Cantitate/Preț
Produs

Numerical Ecology with R: Use R!

Autor Daniel Borcard, François Gillet, Pierre Legendre
en Limba Engleză Paperback – 3 apr 2018

Relevanța acestei lucrări pentru cercetarea academică și certificarea competențelor în analiza datelor ecologice este fundamentală, oferind instrumentele necesare pentru validarea modelelor statistice în studii de impact și ecologie aplicată. Numerical Ecology with R reprezintă puntea necesară între teoria ecologiei numerice și implementarea practică în limbajul R, fiind o resursă esențială pentru doctoranzii și profesioniștii din științele mediului. Observăm că această a doua ediție nu se rezumă la o simplă actualizare, ci extinde cadrul propus de Multivariate Analysis of Ecological Data using CANOCO 5 cu date noi din domenii precum analiza trăsăturilor funcționale ale speciilor și diversitatea comunităților.

Descoperim aici o structură riguroasă, organizată în opt capitole care ghidează cititorul de la fundamentele exploratorii la metode complexe de ordonare canonică. Putem afirma că progresia conținutului este gândită pedagogic: după stabilirea măsurilor de asociere în capitolul 3, autorii introduc analizele de cluster și ordonările neconstrânse, culminând cu analize spațiale avansate. Această ediție rafinează procedurile pentru analiza corespondențelor și introduce metode de co-corespondență, elemente critice pentru interpretarea corectă a interacțiunilor dintre specii și factorii de mediu. Față de abordările introductive regăsite în Multivariate Statistical Methods, volumul de față oferă o profunzime tehnică superioară, fiind adaptat specific necesităților din oceanografie, agronomie și ecologie moleculară, unde gestionarea matricelor mari de date necesită un control precis al algoritmilor de calcul.

Citește tot Restrânge

Din seria Use R!

Preț: 57275 lei

Preț vechi: 67383 lei
-15%

Puncte Express: 859

Carte tipărită la comandă

Livrare economică 10-24 iulie

Livrare prin curier în România Termenul estimat este afișat lângă disponibilitate.
Transport gratuit pentru acest produs Plată online sau ramburs, în funcție de opțiunile comenzii.
Retur gratuit în 14 zile Comandă securizată și suport în română.

Specificații

ISBN-13: 9783319714035
ISBN-10: 3319714031
Pagini: 452
Ilustrații: XV, 435 p. 657 illus., 633 illus. in color.
Dimensiuni: 155 x 235 x 25 mm
Greutate: 0.68 kg
Ediția:Second Edition 2018
Editura: Springer
Colecția Use R!
Seria Use R!

Locul publicării:Cham, Switzerland

De ce să citești această carte

Această carte este indispensabilă ecologilor care doresc să stăpânească analiza multivariată folosind R. Oferă un set complet de instrumente statistice, de la descriere la predicție, fiind ideală pentru cercetătorii care au deja baze în statistică dar au nevoie de implementări practice. Cititorul câștigă acces la scripturi verificate și metode moderne de analiză a diversității, esențiale pentru publicarea în jurnale științifice de prestigiu.


Despre autor

Daniel Borcard, François Gillet și Pierre Legendre sunt personalități marcante în domeniul ecologiei numerice. Pierre Legendre este considerat unul dintre fondatorii disciplinei, contribuțiile sale fiind vitale pentru dezvoltarea metodelor de analiză spațială și a statisticii multivariate aplicate în biologie. Expertiza colectivă a autorilor acoperă atât fundamentarea teoretică a metodelor, cât și aplicarea lor practică în medii de cercetare diverse, de la ecologia comunităților la analiza ecosistemelor, fiind recunoscuți pentru capacitatea de a traduce concepte matematice complexe în limbaj accesibil practicienilor.


Descriere scurtă

This new edition of Numerical Ecology with R guides readers through an applied exploration of the major methods of multivariate data analysis, as seen through the eyes of three ecologists. It provides a bridge between a textbook of numerical ecology and the implementation of this discipline in the R language. The book begins by examining some exploratory approaches. It proceeds logically with the construction of the key building blocks of most methods, i.e. association measures and matrices, and then submits example data to three families of approaches: clustering, ordination and canonical ordination. The last two chapters make use of these methods to explore important and contemporary issues in ecology: the analysis of spatial structures and of community diversity. The aims of methods thus range from descriptive to explanatory and predictive and encompass a wide variety of approaches that should provide readers with an extensive toolbox that can address a wide palette of questions arising in contemporary multivariate ecological analysis. The second edition of this book features a complete revision to the R code and offers improved procedures and more diverse applications of the major methods. It also highlights important changes in the methods and expands upon topics such as multiple correspondence analysis, principal response curves and co-correspondence analysis. New features include the study of relationships between species traits and the environment, and community diversity analysis.
This book is aimed at professional researchers, practitioners, graduate students and teachers in ecology, environmental science and engineering, and in related fields such as oceanography, molecular ecology, agriculture and soil science, who already have a background in general and multivariate statistics and wish to apply this knowledge to their data using the R language, as well as people willing to accompany their disciplinary learning with practical applications. People from other fields (e.g. geology, geography, paleoecology, phylogenetics, anthropology, the social and education sciences, etc.) may also benefit from the materials presented in this book. Users are invited to use this book as a teaching companion at the computer. All the necessary data files, the scripts used in the chapters, as well as extra R functions and packages written by the authors of the book, are available online (URL: http://adn.biol.umontreal.ca/~numericalecology/numecolR/).

Cuprins

Chapter 1. Introduction.- Chapter 2. Exploratory Data Analysis.- Chapter 3. Association Measures and Matrices.- Chapter 4. Cluster Analysis.- Chapter 5. Unconstrained Ordination.- Chapter 6. Canonical Ordination.- Chapter 7. Spatial Analysis of Ecological Data.- Chapter 8. Community Diversity.

Notă biografică

Daniel Borcard is lecturer of Biostatistics and Ecology and researcher in Numerical Ecology at Université de Montréal, Québec, Canada. His research interests include Numerical Ecology, Ecology of communities, and Soil Ecology/Zoology.
François Gillet is professor of Community Ecology and Ecological Modelling at Université Bourgogne Franche-Comté, Besançon, France, and visiting professor at École Polytechnique Fédérale de Lausanne, Switzerland. His research deals with the structure, diversity, ecology and dynamics of plant communities.
Pierre Legendre is professor of Quantitative Biology and Ecology at Université de Montréal, fellow of the Royal Society of Canada, and Web of Science Highly Cited Researcher in Environment/Ecology. He is the founder of the field of numerical ecology.

Caracteristici

Offers an up-to-date, practical guide to numerical ecology from leaders in the field Provides complete data sets, functions and scripts Includes examples with extensive commentaries