Environmental Data Analysis (Hardcover)
Idioma: inglés
Editorial: Springer Nature Switzerland AG, Cham, 2020
- Tapa dura
- Nuevo
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Vendedor de IberLibro desde 12 de octubre de 2005
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Hardcover. Environmental Data Analysis is an introductory statistics textbook for environmental science. It covers descriptive, inferential and predictive statistics, centred on the Generalized Linear Model. The key idea behind this book is to approach statistical analyses from the perspective of maximum likelihood, essentially treating most analyses as (multiple) regression problems. The reader will be introduced to statistical distributions early on, and will learn to deploy models suitable for the data at hand, which in environmental science are often not normally distributed. To make the initially steep learning curve more manageable, each statistical chapter is followed by a walk-through in a corresponding R-based how-to chapter, which reviews the theory and applies it to environmental data. In this way, a coherent and expandable foundation in parametric statistics is laid, which can be expanded in advanced courses.The content has been field-tested in several years of courses on statistics for Environmental Science, Geography and Forestry taught at the University of Freiburg. Environmental Data Analysis is an introductory statistics textbook for environmental science. Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability.…
N° de ref. del artículo 9783030550196
- Título
- Environmental Data Analysis (Hardcover)
- Autor
- Carsten Dormann
- Editorial
- Springer Nature Switzerland AG, Cham
- Año de publicación
- 2020
- Estado
- new
- Encuadernación
- Hardcover
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 3030550192
- ISBN 13
- 9783030550196
Environmental Data Analysis is an introductory statistics textbook for environmental science. It covers descriptive, inferential and predictive statistics, centred on the Generalized Linear Model. The key idea behind this book is to approach statistical analyses from the perspective of maximum likelihood, essentially treating most analyses as (multiple) regression problems. The reader will be introduced to statistical distributions early on, and will learn to deploy models suitable for the data at hand, which in environmental science are often not normally distributed. To make the initially steep learning curve more manageable, each statistical chapter is followed by a walk-through in a corresponding R-based how-to chapter, which reviews the theory and applies it to environmental data. In this way, a coherent and expandable foundation in parametric statistics is laid, which can be expanded in advanced courses.The content has been “field-tested” in several years of courses on statistics for Environmental Science, Geography and Forestry taught at the University of Freiburg.
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Acerca del autor
Carsten Dormann is a Professor of Biometry and Environmental System Analysis at the Faculty of Environment and Natural Resources, University of Freiburg, Germany. After completing his PhD in Plant Ecology at the University of Aberdeen, UK, he went on to become a statistical ecologist, with a research remit spanning from conservation ecology to the development of statistical methods, and from field experiments to population modelling. He currently teaches statistics at the BSc and MSc levels, from introductory classes to Bayesian statistics and machine learning.
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