Multivariate Analysis of Ecological Data using CANOCO pdf epub mobi txt 電子書 下載 2024


Multivariate Analysis of Ecological Data using CANOCO

簡體網頁||繁體網頁
Jan Lepš
Cambridge University Press
2003
282
$ 163.85
Hardback: 247 x 174 mm
9780521814096

圖書標籤: CANOCO  Ecology  statistics  生態  馬上要看1  誰有這本書  生物  數理   


喜歡 Multivariate Analysis of Ecological Data using CANOCO 的讀者還喜歡




點擊這裡下載
    


想要找書就要到 小哈圖書下載中心
立刻按 ctrl+D收藏本頁
你會得到大驚喜!!

发表于2024-12-29

Multivariate Analysis of Ecological Data using CANOCO epub 下載 mobi 下載 pdf 下載 txt 電子書 下載 2024

Multivariate Analysis of Ecological Data using CANOCO epub 下載 mobi 下載 pdf 下載 txt 電子書 下載 2024

Multivariate Analysis of Ecological Data using CANOCO pdf epub mobi txt 電子書 下載 2024



圖書描述

This book is primarily written for ecologists needing to analyse data resulting from field observations and experiments. It will be particularly useful for students and researchers dealing with complex ecological problems, such as the variation of biotic communities with environmental conditions or the response of biotic communities to experimental manipulation. Following a simple introduction to ordination methods, the text focuses on constrained ordination methods (RDA, CCA) and the use of permutation tests on statistical hypotheses of multivariate data. An overview of classification methods, or modern regression methods (GLM, GAM, loess), is provided and guidance on the correct interpretation of ordination diagrams is given. Seven case studies of varying difficulty help to illustrate the suggested analytical methods, using the Canoco for Windows software. The case studies utilise both the descriptive and manipulative approaches, and they are supported by data sets and project files available from the book website.

• Written for ecologists - no background in statistics necessary • Contains hands-on tutorials • Datasets are provided

Contents

1. Introduction and data manipulation; 2. Experimental design; 3. Basics of gradient analysis; 4. Using Canoco; 5. Constrained ordination and permutation tests; 6. Similarity measures; 7. Classification methods; 8. Regression methods; 9. Advanced use of ordination; 10. Visualising multivariate data; 11. Case study 1: variation in forest bird assemblages; 12. Case study 2: search for community composition patterns and their environmental correlates: vegetation of spring meadows; 13. Case study 3: separating the effects of explanatory variables; 14. Case study 4: evaluation of experiments in randomised complete blocks; 15. Case study 5: analysis of repeated observations of species composition from factorial experiment; 16. Case study 6: hierarchical analysis of crayfish community variation; 17. Case study 7: differentiating two species and their hybrids with discriminant analysis.

Multivariate Analysis of Ecological Data using CANOCO 下載 mobi epub pdf txt 電子書

著者簡介

Jan Lepš

University of South Bohemia, Czech Republic

Petr Šmilauer

University of South Bohemia, Czech Republic


圖書目錄


Multivariate Analysis of Ecological Data using CANOCO pdf epub mobi txt 電子書 下載
想要找書就要到 小哈圖書下載中心
立刻按 ctrl+D收藏本頁
你會得到大驚喜!!

用戶評價

評分

聰明的捷剋人

評分

聰明的捷剋人

評分

聰明的捷剋人

評分

聰明的捷剋人

評分

聰明的捷剋人

讀後感

評分

本书需要的数学基础并不很深,可以满足非数学专业人员的使用,同时对于canoco的使用亦有充分的说明; 但本书的逻辑性和关系并不是很清晰,思路较为凌乱,对模型验证校正参数估计等部分的介绍在很多时候仍不够专业. 2009年再次重新翻读了这本书,感觉仍然是适合于初学者,对于某些...

評分

本书需要的数学基础并不很深,可以满足非数学专业人员的使用,同时对于canoco的使用亦有充分的说明; 但本书的逻辑性和关系并不是很清晰,思路较为凌乱,对模型验证校正参数估计等部分的介绍在很多时候仍不够专业. 2009年再次重新翻读了这本书,感觉仍然是适合于初学者,对于某些...

評分

本书需要的数学基础并不很深,可以满足非数学专业人员的使用,同时对于canoco的使用亦有充分的说明; 但本书的逻辑性和关系并不是很清晰,思路较为凌乱,对模型验证校正参数估计等部分的介绍在很多时候仍不够专业. 2009年再次重新翻读了这本书,感觉仍然是适合于初学者,对于某些...

評分

本书需要的数学基础并不很深,可以满足非数学专业人员的使用,同时对于canoco的使用亦有充分的说明; 但本书的逻辑性和关系并不是很清晰,思路较为凌乱,对模型验证校正参数估计等部分的介绍在很多时候仍不够专业. 2009年再次重新翻读了这本书,感觉仍然是适合于初学者,对于某些...

評分

本书需要的数学基础并不很深,可以满足非数学专业人员的使用,同时对于canoco的使用亦有充分的说明; 但本书的逻辑性和关系并不是很清晰,思路较为凌乱,对模型验证校正参数估计等部分的介绍在很多时候仍不够专业. 2009年再次重新翻读了这本书,感觉仍然是适合于初学者,对于某些...

類似圖書 點擊查看全場最低價

Multivariate Analysis of Ecological Data using CANOCO pdf epub mobi txt 電子書 下載 2024


分享鏈接





相關圖書




本站所有內容均為互聯網搜索引擎提供的公開搜索信息,本站不存儲任何數據與內容,任何內容與數據均與本站無關,如有需要請聯繫相關搜索引擎包括但不限於百度google,bing,sogou

友情鏈接

© 2024 qciss.net All Rights Reserved. 小哈圖書下載中心 版权所有