Título :	Applied Compositional Data Analysis : With Worked Examples in R
Tipo de documento:	documento electrónico
Autores:	Filzmoser, Peter, Autor ; Hron, Karel, Autor ; Templ, Matthias, Autor
Mención de edición:	1 ed.
Editorial:	[s.l.] : Springer
Fecha de publicación:	2018
Número de páginas:	XVII, 280 p. 74 ilustraciones, 57 ilustraciones en color.
ISBN/ISSN/DL:	978-3-319-96422-5
Nota general:	Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.
Palabras clave:	Estadísticas  Geoquímica  Biometría  Ciencias sociales  Estadística en Ingeniería  Física  Informática  Química y Ciencias de la Tierra  Estadística y Computación  Teoría y métodos estadísticos  Bioestadística  Estadística en Ciencias Sociales  Humanidades  Derecho  Educación  Ciencias del Comportamiento  Políticas Públicas
Índice Dewey:	519 Estadística y probabilidades
Resumen:	Este libro presenta el análisis estadístico de datos compositivos utilizando el enfoque de relación logarítmica. Incluye una amplia gama de métodos estadísticos clásicos y sólidos adaptados para el análisis compositivo de datos, como métodos supervisados ​​y no supervisados ​​como PCA, análisis de correlación, clasificación y regresión. Además, considera estructuras de datos especiales como composiciones de alta dimensión y tablas de composición. La metodología introducida también se compara frecuentemente con métodos que ignoran la naturaleza específica de los datos de composición. Se centra en aspectos prácticos del análisis de datos compositivos más que en derivaciones teóricas detalladas, por lo que cuestiones como la visualización gráfica y el preprocesamiento (tratamiento de valores faltantes, ceros, valores atípicos y artefactos similares) forman una parte importante del libro. Dado que está destinado principalmente a investigadores y estudiantes de campos aplicados como geoquímica, quimiometría, biología y ciencias naturales, economía y ciencias sociales, todos los métodos propuestos van acompañados de ejemplos elaborados en R utilizando el paquete robCompositions.
Nota de contenido:	Preface -- Acknowledgements -- Compositional data as a methodological concept -- Analyzing compositional data using R -- Geometrical properties of compositional data -- Exploratory data analysis and visualization -- First steps for a statistical analysis -- Cluster analysis -- Principal component analysis -- Correlation analysis -- Discriminant analysis -- Regression analysis -- Methods for high-dimensional compositional data -- Compositional tables -- Preprocessing issues -- Index.-.
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

Applied Compositional Data Analysis : With Worked Examples in R [documento electrónico] / Filzmoser, Peter, Autor ; Hron, Karel, Autor ; Templ, Matthias, Autor  . -  1 ed.  . - [s.l.] : Springer, 2018 . - XVII, 280 p. 74 ilustraciones, 57 ilustraciones en color.
ISBN : 978-3-319-96422-5
Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.

Palabras clave:	Estadísticas  Geoquímica  Biometría  Ciencias sociales  Estadística en Ingeniería  Física  Informática  Química y Ciencias de la Tierra  Estadística y Computación  Teoría y métodos estadísticos  Bioestadística  Estadística en Ciencias Sociales  Humanidades  Derecho  Educación  Ciencias del Comportamiento  Políticas Públicas
Índice Dewey:	519 Estadística y probabilidades
Resumen:	Este libro presenta el análisis estadístico de datos compositivos utilizando el enfoque de relación logarítmica. Incluye una amplia gama de métodos estadísticos clásicos y sólidos adaptados para el análisis compositivo de datos, como métodos supervisados ​​y no supervisados ​​como PCA, análisis de correlación, clasificación y regresión. Además, considera estructuras de datos especiales como composiciones de alta dimensión y tablas de composición. La metodología introducida también se compara frecuentemente con métodos que ignoran la naturaleza específica de los datos de composición. Se centra en aspectos prácticos del análisis de datos compositivos más que en derivaciones teóricas detalladas, por lo que cuestiones como la visualización gráfica y el preprocesamiento (tratamiento de valores faltantes, ceros, valores atípicos y artefactos similares) forman una parte importante del libro. Dado que está destinado principalmente a investigadores y estudiantes de campos aplicados como geoquímica, quimiometría, biología y ciencias naturales, economía y ciencias sociales, todos los métodos propuestos van acompañados de ejemplos elaborados en R utilizando el paquete robCompositions.
Nota de contenido:	Preface -- Acknowledgements -- Compositional data as a methodological concept -- Analyzing compositional data using R -- Geometrical properties of compositional data -- Exploratory data analysis and visualization -- First steps for a statistical analysis -- Cluster analysis -- Principal component analysis -- Correlation analysis -- Discriminant analysis -- Regression analysis -- Methods for high-dimensional compositional data -- Compositional tables -- Preprocessing issues -- Index.-.
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