Моделі змішаних ефектів та розширення в екології з R

Автори: Цуур, A., Ієно, E.N., Уокер, N., Савельєв, А.А., Сміт, Г.М.

Пояснює основні статистичні інструменти для еколога
Включає докладні кейси, що описують, як вибрати найбільш підходящий аналіз
Використовує статистичну програму R протягом усього часу

побачити більше переваг

Придбайте цю книгу

ISBN 978-0-387-87458-6
Цифрові водяні знаки, без DRM
Включений формат: PDF, EPUB
Електронні книги можна використовувати на всіх пристроях для читання
Безпосереднє завантаження електронної книги після покупки

Тверда обкладинка 119,99 €

ISBN 978-0-387-87457-9
Безкоштовна доставка для приватних осіб по всьому світу
Інституційні клієнти повинні зв’язатися зі своїм менеджером облікового запису
Зверніть увагу, що застосовуються обмеження щодо доставки Covid-19. Будь ласка, перегляньте перед замовленням
Зазвичай готовий до відправлення протягом 3 - 5 робочих днів, якщо є на складі

М'яка обкладинка 119,99 €

ISBN 978-1-4419-2764-4
Безкоштовна доставка для приватних осіб по всьому світу
Інституційні клієнти повинні зв’язатися зі своїм менеджером облікового запису
Зверніть увагу, що застосовуються обмеження щодо доставки Covid-19. Будь ласка, перегляньте перед замовленням
Зазвичай готовий до відправлення протягом 3 - 5 робочих днів, якщо є на складі

Спираючись на успішний аналіз екологічних даних (2007) Зууром, Ієно та Смітом, автори тепер пропонують розширене введення до використання регресії та її розширень при аналізі екологічних даних. Як і у попередній книзі, на практиці використовуються реальні масиви даних післядипломних екологічних досліджень або дослідницьких проектів. Перша частина книги - це в основному нематематичний вступ до моделювання лінійних змішаних ефектів, GLM та GAM, нульових завищених моделей, GEE, GLMM та GAMM. Друга частина містить десять тематичних досліджень, які варіюються від коал до глибоководних досліджень. Ці глави надають безцінне розуміння аналізу складних екологічних наборів даних, включаючи порівняння різних підходів до однієї і тієї ж проблеми. Порівнюючи екологічні питання та структуру даних із конкретним дослідженням, ці глави дають чудову відправну точку для аналізу власних даних. Дані та код R з усіх розділів доступні на www.highstat.com.

Ален Ф. Цуур - старший статистик та директор компанії Highland Statistics Ltd., статистичної консультаційної компанії із Великобританії. Він викладав статистику понад 5000 екологів. Він є почесним науковим співробітником Школи біологічних наук Oceanlab при Університеті Абердіна, Великобританія.

Олена Н. Ієно - старший морський біолог та співдиректор в Highland Statistics Ltd. Вона брала участь в керівництві аспірантів щодо проектування та аналізу екологічних даних. Вона є почесним науковим співробітником Школи біологічних наук, Oceanlab, Університету Абердіна, Великобританія.

Ніл Дж. Уокер працює біостатом в Центральній науковій лабораторії (виконавче агентство DEFRA) і базується в дослідницькому підрозділі парку Вудчестер в Глостерширі, Південно-Західна Англія. Його робота залучає його до ряду екологічних проектів та проектів біології дикої природи.

Анатолій Олександрович Савельєв - професор факультету географії та екології Казанського державного університету, Російська Федерація, де викладає ГІС та статистику. Він також надає консультації з питань статистики, ГІС та дистанційного зондування, просторового моделювання та розробки програмного забезпечення в цих областях.

Грем М. Сміт - директор AEVRM Ltd, консалтингової фірми з охорони навколишнього середовища у Великобританії та керівник курсу магістра з оцінки екологічного впливу в Університеті Бат Спа у Великобританії.

З відгуків:

"Для багатьох людей робота зі статистикою схожа на стрибок у крижану воду. Ця метафора зображена на обкладинці цієї книги .... Повна чудового прикладу коду, і для більшості графіків та аналізів код надрукований і детально пояснено. приклад закінчується ... цінною інформацією для людини, яка новачок у техніці. Підсумовуючи це, я настійно рекомендую книгу всім, хто знайомий з базовою статистикою ... хто хоче розширити свої статистичні знання для аналізу екологічних даних ". (Бернд Грубер, Основи та прикладна екологія, Вип. 10, 2009)

"Ця книга написана в дуже доступному розмовному стилі. Додаткова увага приділяється евристиці процесу, а не просто розумінню теорії та рівнянь. Похвальна. Цей тип підходу допомагає читачеві зрозуміти" чому "того, що відбувається зробити, а не сліпо слідувати простому списку правил ... Коротше кажучи, цей текст гарний для дослідників, які хоча б трохи знайомі з основними концепціями моделювання, і які хочуть отримати якісні покрокові вказівки з прикладами про те, як загальноприйняті екологічні завдання моделювання виконуються за допомогою R. " (Аарон Христос, Журнал статистичного програмного забезпечення, Листопад 2009, вип. 32)

"Авторам вдається пояснити складні розширення регресії в основному нематематичними термінами і чітко представити відповідний код R для кожного аналізу. Основна сила тексту полягає в тому, що замість того, щоб покладатися на ідеалізовані набори даних ... автори використовують дані консалтингових проектів або дисертаційних досліджень для викласти проблеми, пов’язані з „реальними” даними ... Книга добре написана і доступна .... том повинен бути корисним посиланням для просунутих аспірантів, докторантів та досвідчених фахівців, що працюють у галузі біологічних наук. (Пол Е. Бурдо, Щоквартальний огляд біології, том 84, грудень 2009 р.)

«Це супутній том для аналізу екологічних даних тих самих авторів. ... Це продовжує попередню роботу, розглядаючи більш складні загальні та узагальнені лінійні моделі, що включають змішані ефекти або неоднорідність у дисперсіях. Він орієнтований на статистично витончених читачів, які добре розуміють моделі множинної регресії .... Педагогічний стиль неформальний ... Автори - прагматики - при аналізі даних вони використовують комбінації неформальних графічних підходів, перевірки формальних гіпотез та методів відбору інформаційно-теоретичної моделі. ... Для досвідчених аспірантів-екологів чи екологів, які мають багаторічний досвід роботи з "брудними" даними, ця книга буде корисною. ... Статистики вважали б цю книгу цікавою для приємних досліджень багатьох питань з безладними даними. Ця книга буде (дуже) придатною для аспірантури з питань статистичного консалтингу - справді, студенти дізнаються багато нового про використання складних статистичних моделей в екології! ... Мені дуже сподобалась ця книга (а також попередній том). Мені сподобалися нетехнічні презентації складних ідей та їх наголос на тому, що в хорошому аналізі використовуються «прості статистичні методи, де це можливо, але не використовуються їх спрощено» »(Biometrics, Summer 2009, 65, 992–993)

«Ця книга є чудовим вступом до найрізноманітніших моделей регресії. … У цьому тексті розглядається, як підходити до багатьох альтернативних моделей, використовуючи статистичний пакет R.… Текст є цінним посиланням…. В якості прикладів використовується велика кількість реальних наборів даних. Обговорення, яку модель використовувати, і велика кількість останніх посилань роблять книгу корисною для самостійного вивчення ... " (Девід Дж. Олів, Технометрія, том 52 (4), листопад 2010 р.)