Biostatistical Design and Anal
Autor Murray Loganen Limba Engleză Paperback – 10 mai 2010
Recomandăm Biostatistical Design and Anal ca pe un instrument de lucru esențial pentru studenții în biologie, cercetători și practicienii care au nevoie să dea sens datelor experimentale prin intermediul mediului de programare R. În contextul în care R a devenit standardul pentru analiza și reprezentarea grafică în științele naturale, Murray Logan propune o abordare integrată: nu doar teorie statistică, ci un ghid aplicat care cuplează principiile biostatisticii cu execuția tehnică în cod.
Descoperim aici o structură riguroasă care ghidează cititorul prin testarea ipotezelor simple, analiza exploratorie a datelor și modele complexe de ANOVA (inclusiv designuri factorial, split-plot sau măsuri repetate). Un punct forte al lucrării este includerea extinsă a modelelor liniare cu efecte mixte, prezentate ca o alternativă modernă la tehnicile tradiționale. Această ediție de la Wiley pune un accent deosebit pe fluxul de lucru al cercetătorului, oferind chei pentru secvențele de analiză și exemple lucrate pe date biologice autentice.
Comparabil cu Biostatistics with R de Jan Leps în rigurozitate, volumul de față este actualizat pentru nevoile contemporane de programare, oferind resurse online complete, precum scripturile R utilizate în text. În timp ce alte manuale se limitează la statistica descriptivă, lucrarea lui Murray Logan face trecerea către analize avansate, precum modelele liniare generalizate, menținând totodată un ton pragmatic, adaptat celor care prioritizează interpretarea rezultatelor în context biologic.
Preț: 512.40 lei
Preț vechi: 556.95 lei
-8%
Carte tipărită la comandă
Livrare economică 06-20 iunie
Specificații
ISBN-10: 1405190086
Pagini: 576
Ilustrații: black & white tables, figures
Dimensiuni: 170 x 244 x 31 mm
Greutate: 0.98 kg
Editura: Wiley
Locul publicării:Chichester, United Kingdom
Public țintă
Students, and practicing biologists who need to apply statistical analysis to their data (ie all biologists) and who wish to use the “R” statistical software (a rapidly growing number of people).De ce să citești această carte
Această carte este ideală pentru biologii care doresc să stăpânească mediul R fără a pierde din vedere rigoarea designului experimental. Cititorul câștigă capacitatea de a construi modele statistice complexe și de a genera grafice profesionale. Este o resursă practică ce transformă statistica dintr-o barieră teoretică într-un instrument de cercetare eficient, susținut de seturi de date reale și scripturi gata de utilizat.
Despre autor
Murray Logan este un cercetător și autor cu o experiență diversă, stabilit în Vancouver. Pe lângă expertiza sa în analiza datelor biologice și biostatistică, parcursul său profesional include activități variate, de la evaluarea scenariilor de film până la analiza strategică în jocurile de cărți. Această perspectivă analitică neconvențională se traduce în scrierile sale printr-o claritate logică și o abordare pragmatică a rezolvării problemelor complexe. În Biostatistical Design and Anal, el își folosește experiența pentru a simplifica tranziția biologilor către utilizarea avansată a software-ului R.
Descriere
R the statistical and graphical environment is rapidlyemerging as an important set of teaching and research tools forbiologists. This book draws upon the popularity and freeavailability of R to couple the theory and practice ofbiostatistics into a single treatment, so as to provide a textbookfor biologists learning statistics, R, or both. An abridgeddescription of biostatistical principles and analysis sequence keysare combined together with worked examples of the practical use ofR into a complete practical guide to designing and analyzing realbiological research.
Topics covered include: * simple hypothesis testing, graphing * exploratory data analysis and graphical summaries * regression (linear, multi and non-linear) * simple and complex ANOVA and ANCOVA designs (including nested,factorial, blocking, spit-plot and repeated measures) * frequency analysis and generalized linear models. Linear mixed effects modeling is also incorporated extensivelythroughout as an alternative to traditional modelingtechniques. The book is accompanied by a companion websitewww.wiley.com/go/logan/r with an extensive set of resourcescomprising all R scripts and data sets used in the book, additionalworked examples, the biology package, and other instructionalmaterials and links.