Bewertung:
Das Buch wird wegen seiner klaren Erklärungen statistischer Konzepte, praktischen Fallstudien mit realen Daten und der effektiven Nutzung von R für die ökologische Datenanalyse sehr geschätzt. Es gilt als unverzichtbare Ressource für Ökologen und angewandte Wissenschaftler, die gemischte Modelle verstehen und umsetzen wollen.
Vorteile:⬤ Leicht verständliche Erklärungen in nicht-technischen Begriffen.
⬤ Einbeziehung realer, unordentlicher Datensätze für die Analyse.
⬤ Bietet im gesamten Text R-Code-Beispiele für die praktische Umsetzung.
⬤ Leichte Lesbarkeit und ein ansprechender Schreibstil, einschließlich einer Prise Humor.
⬤ Ein wertvolles Hilfsmittel für angewandte Wissenschaftler und Ökologen, insbesondere im Umgang mit komplexen Datenproblemen.
⬤ Gute Untersuchung von gemischten Modellen und deren Anwendungen.
⬤ Internet-Ressourcen mit vollständigem Code für alle Beispiele.
⬤ Einige physische Exemplare wurden bei der Ankunft als beschädigt gemeldet.
⬤ Zahlreiche Tippfehler im gesamten Buch.
⬤ Erfordert ein solides Verständnis der linearen Regression, um die Konzepte vollständig zu erfassen.
⬤ Einige Rezensenten waren der Meinung, dass bestimmte Themen, wie z.B. hierarchische Modelle, eingehender behandelt werden sollten.
(basierend auf 34 Leserbewertungen)
Mixed Effects Models and Extensions in Ecology with R
Aufbauend auf dem erfolgreichen Buch Analysing Ecological Data (2007) von Zuur, Ieno und Smith bieten die Autoren nun eine erweiterte Einführung in die Anwendung der Regression und ihrer Erweiterungen bei der Analyse ökologischer Daten. Wie in dem früheren Buch werden durchgehend reale Datensätze aus postgradualen ökologischen Studien oder Forschungsprojekten verwendet.
Der erste Teil des Buches ist eine weitgehend nicht-mathematische Einführung in die Modellierung linearer gemischter Effekte, in GLM und GAM, in Modelle mit aufgeblasenen Nullen, in GEE, GLMM und GAMM. Der zweite Teil enthält zehn Fallstudien, die von Koalas bis zur Tiefseeforschung reichen. Diese Kapitel bieten einen unschätzbaren Einblick in die Analyse komplexer ökologischer Datensätze, einschließlich Vergleichen verschiedener Ansätze für dasselbe Problem.
Durch die Zuordnung von ökologischen Fragestellungen und Datenstrukturen zu einer Fallstudie bieten diese Kapitel einen hervorragenden Ausgangspunkt für die Analyse Ihrer eigenen Daten. Daten und R-Code aus allen Kapiteln sind unter www.highstat.com verfügbar.
| ISBN: | 9781441927644 |
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| Sprache: | Englisch |
| Einband: | Taschenbuch |
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