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Multivariate Statistik in der Ökologie

Multivariate Statistik in der Ökologie - Eine Einführung

Taschenbuch
von Ilona Leyer, Karsten Wesche
44,99 €
inkl. MwSt. versandkostenfrei!
Produktdetails  
Verlag Springer, Berlin
Auflage 2008
Seiten 221
Format 17,1 x 24 x 1,4 cm
Gewicht 338 g
Reihe Springer-Lehrbuch
ISBN-10 3540377050
ISBN-13 9783540377054
Bestell-Nr 54037705A
Produktbeschreibung  

Im Labyrinth der Daten. Dieses Lehrbuch wendet sich an alle, die mit ökologischen sowie Landschafts- und Umweltdaten arbeiten: anschaulich erläuterte Methoden, Beispieldatensätze, weitgehender Verzicht auf Formeln. Einzigartiger Einstieg für Anwender...

Klappentext:

Im Labyrinth der Daten.
Ilona Leyer und Karsten Wesche führen in diesem Lehrbuch in die multivariaten Verfahren in der Ökologie ein. Das Lehrbuch wendet sich an all jene, die in Studium und Beruf mit ökologischen sowie Landschafts- und Umweltdaten arbeiten. Es ist als Begleittext zu Lehrveranstaltungen und zum Selbststudium geeignet und bietet Hilfe bei der Datenanalyse in Diplom-, Doktor- und Forschungsarbeiten.
Behandelt werden neben den relevanten statistischen Grundlagen die in der Ökologie verbreiteten Ordinationsverfahren, Klassifikationen und Permutationsverfahren zur Prüfung multivariater Beziehungen. Dabei werden die Methoden anschaulich anhand von Beispieldatensätzen unter weitgehender Vermeidung von Formeln erläutert. Das Buch bietet daher einen idealen Einstieg in das weite Feld der multivariaten Statistik in der Ökologie, um darauf aufbauend eigene Daten sinnvoll auswerten zu können.
Umweltdaten auswerten hier bekommen Sie den Überblick.

Inhaltsverzeichnis:

Statistische Grundlagen.- Datenmanipulationen.- Ähnlichkeits- und Distanzmaße.- Ordinationen - das Prinzip.- Korrespondenzanalyse (CA).- Interpretation von CA und DCA.- Kanonische Ordination (constrained ordination).- Hauptkomponentenanalyse (PCA).- Lineare Methoden und Umweltdaten: PCA und RDA.- Partielle Ordination und variance partitioning.- Multidimensionale Skalierung.- Klassifikation - das Prinzip.- Agglomerative Klassifikationsverfahren.- Divisive Klassifikationsverfahren.- Sonstige Verfahren zur Beschreibung von Gruppenstrukturen.- Permutationsbasierte Tests.

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