Note :
Ce livre est une introduction bien structurée à la modélisation statistique avec un accent sur les données écologiques, présentant une variété de techniques d'analyse d'une manière claire et accessible. Bien que le contenu soit très apprécié pour son applicabilité pratique et ses exemples du monde réel, de nombreux évaluateurs ont critiqué la mauvaise qualité de l'impression et de la reliure, ce qui a nui à l'expérience globale.
Avantages:⬤ Introduction claire et bien structurée à la modélisation statistique
⬤ bonne progression des sujets
⬤ style d'écriture pratique et accessible
⬤ excellents exemples du monde réel et études de cas
⬤ matériel de soutien utile (données et scripts R)
⬤ conseils efficaces sur la prise de décision statistique.
⬤ Qualité d'impression médiocre avec des problèmes tels qu'un texte flou et des pages manquantes
⬤ certains chapitres avancent trop rapidement, laissant les lecteurs à la traîne
⬤ absence d'un chapitre récapitulatif complet
⬤ notation incohérente et quelques erreurs mineures dans la présentation.
(basé sur 10 avis de lecteurs)
Analyzing Ecological Data
Ce livre fournit une introduction pratique à l'analyse des données écologiques en utilisant des ensembles de données réelles. La première partie est une introduction non mathématique à l'exploration des données, aux méthodes univariées (y compris les GAM et les techniques de modélisation mixte), à l'analyse multivariée, à l'analyse des séries temporelles et aux statistiques spatiales.
La deuxième partie présente 17 études de cas. Les études de cas portent sur des sujets allant de l'écologie terrestre à la biologie marine et peuvent être utilisées comme modèle pour l'analyse des données du lecteur.
Les données de toutes les études de cas sont disponibles sur le site www.highstat.com. Des conseils sur les logiciels sont fournis dans le livre.
© Book1 Group - tous droits réservés.
Le contenu de ce site ne peut être copié ou utilisé, en tout ou en partie, sans l'autorisation écrite du propriétaire.
Dernière modification: 2024.11.14 07:32 (GMT)