
Regressionsmodellierung in R
Anwendungen in der Vegetationsanalyse
Verlag Unser Wissen
Published on 6. March 2024
Book
Paperback/Softback
84 pages
978-620-7-23969-6 (ISBN)
Description
In Zeiten rascher Umweltveränderungen, wie wir sie heute erleben, ist die Erweiterung des Wissens über die Interaktion zwischen Organismen und ihren Ökosystemen von grundlegender Bedeutung für die Gewinnung von Informationen, die sich in Schutz- und Erhaltungsmaßnahmen umsetzen lassen. Die Ökologie ist eine entscheidende Wissenschaft für das Verständnis des Vorkommens, der Verteilung und der Entwicklung von Lebewesen, insbesondere von Pflanzen. Fortschritte in der statistischen Modellierung, insbesondere Regressionstechniken, sind zu einem wesentlichen Verbündeten bei der Untersuchung von Kausalfaktoren in den ökologischen Mustern von Arten und ihren Wechselwirkungen geworden. Dieser Fortschritt wurde in der Software R durch die Entwicklung von Paketen für verschiedene Arten von Analysen umfassend gefördert. Der Inhalt dieses Buches konzentriert sich auf verschiedene Regressionsmodelle in R, die auf die Pflanzenökologie angewandt werden, basierend auf praktischen Beispielen von Analysen, die auf realen Daten basieren, die von den Autoren frei zur Verfügung gestellt wurden. Durch die einfache und klare Sprache kann dieses Buch auch von einem Publikum aus verschiedenen akademischen Bereichen genutzt werden, insbesondere aber von Doktoranden und Forschern in den Bereichen Ökologie, Biodiversität, Forsttechnik und Agronomie.
More details
Language
German
Product notice
Paperback (trade)
Unsewn / adhesive bound
Dimensions
Height: 220 mm
Width: 150 mm
Thickness: 6 mm
Weight
143 gr
ISBN-13
978-620-7-23969-6 (9786207239696)
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Persons
Écio Souza Diniz is a biologist with a master's degree in Forest Engineering and a PhD in Botany. His research focuses on the Ecology, Evolution and Functioning of Neotropical Forests. Jan Thiele has a degree in Landscape Ecology and a PhD in Natural Sciences. His research focuses on Biostatistics, Biogeography, Ecology and Evolution and Remote Sensing.