Chemometrics with R / Wehrens, Ron  

Público ISBD Ningún comentario para este registro. Título : Chemometrics with R : Multivariate Data Analysis in the Natural and Life Sciences Tipo de documento: documento electrónico Autores: Wehrens, Ron, Autor Mención de edición: 2 ed. Editorial: Berlin [Alemania] : Springer Fecha de publicación: 2020 Número de páginas: XVI, 308 p. 111 ilustraciones, 82 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-3-662-62027-4 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Biometría  Estadísticas  Química  Bioinformática  Bioestadística  Estadística en Ingeniería  Física  Informática  Química y Ciencias de la Tierra  Teoría y métodos estadísticos  Química Computacional Índice Dewey: 57.015.195 Resumen: Este libro ofrece a los lectores una introducción accesible al mundo de la estadística multivariada en las ciencias de la vida, proporcionando una descripción completa del paradigma general de análisis de datos, desde el análisis exploratorio (análisis de componentes principales, mapas autoorganizados y agrupamiento) hasta el modelado (clasificación, regresión). ) y validación (incluida la selección de variables). También incluye una sección especial que analiza varios temas más específicos en el área de la quimiometría, como la detección de valores atípicos y la identificación de biomarcadores. Se proporciona el código R correspondiente para todos los ejemplos del libro; y los scripts, funciones y datos están disponibles en un paquete R separado. Esta segunda edición revisada presenta no sólo actualizaciones sobre muchos de los temas cubiertos, sino también varias secciones de material nuevo (por ejemplo, sobre el manejo de valores faltantes en PCA, monitoreo de procesos multivariados y corrección de lotes). . Nota de contenido: Introduction. - Data -- Preprocessing -- Principal Component Analysis -- Self-Organizing Maps. - Clustering -- Classification -- Multivariate Regression. - Validation -- Variable Selection -- Chemometric Applications. En línea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i Chemometrics with R : Multivariate Data Analysis in the Natural and Life Sciences [documento electrónico] / Wehrens, Ron, Autor  . -  2 ed.  . - Berlin [Alemania] : Springer, 2020 . - XVI, 308 p. 111 ilustraciones, 82 ilustraciones en color. ISBN : 978-3-662-62027-4 Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Biometría  Estadísticas  Química  Bioinformática  Bioestadística  Estadística en Ingeniería  Física  Informática  Química y Ciencias de la Tierra  Teoría y métodos estadísticos  Química Computacional Índice Dewey: 57.015.195 Resumen: Este libro ofrece a los lectores una introducción accesible al mundo de la estadística multivariada en las ciencias de la vida, proporcionando una descripción completa del paradigma general de análisis de datos, desde el análisis exploratorio (análisis de componentes principales, mapas autoorganizados y agrupamiento) hasta el modelado (clasificación, regresión). ) y validación (incluida la selección de variables). También incluye una sección especial que analiza varios temas más específicos en el área de la quimiometría, como la detección de valores atípicos y la identificación de biomarcadores. Se proporciona el código R correspondiente para todos los ejemplos del libro; y los scripts, funciones y datos están disponibles en un paquete R separado. Esta segunda edición revisada presenta no sólo actualizaciones sobre muchos de los temas cubiertos, sino también varias secciones de material nuevo (por ejemplo, sobre el manejo de valores faltantes en PCA, monitoreo de procesos multivariados y corrección de lotes). . Nota de contenido: Introduction. - Data -- Preprocessing -- Principal Component Analysis -- Self-Organizing Maps. - Clustering -- Classification -- Multivariate Regression. - Validation -- Variable Selection -- Chemometric Applications. En línea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i

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