Avis des lecteurs
Résumé:Le livre est bien accueilli pour ses explications claires des concepts statistiques, ses études de cas pratiques utilisant des données réelles, et l'utilisation efficace de R pour l'analyse des données écologiques. Il est considéré comme une ressource essentielle pour les écologistes et les scientifiques appliqués qui cherchent à comprendre et à mettre en œuvre des modèles mixtes.
Avantages:⬤ Des explications facilement compréhensibles en termes non techniques.
⬤ Inclusion d'ensembles de données réelles et désordonnées pour l'analyse.
⬤ Des exemples de code R tout au long du texte pour une mise en œuvre pratique.
⬤ Une facilité de lecture et un style d'écriture attrayant, avec une touche d'humour.
⬤ Une ressource précieuse pour les scientifiques appliqués et les écologistes, en particulier lorsqu'il s'agit de traiter des problèmes de données complexes.
⬤ Bonne exploration des modèles mixtes et de leurs applications.
⬤ Ressources Internet avec code complet pour tous les exemples.
⬤ Certaines copies physiques ont été signalées comme endommagées à l'arrivée.
⬤ Présence de nombreuses fautes de frappe dans tout le livre.
⬤ Nécessite une solide compréhension de la régression linéaire pour bien saisir les concepts.
⬤ Certains évaluateurs ont estimé que certains sujets, comme les modèles hiérarchiques, nécessitaient une discussion plus approfondie.
(basé sur 34 avis de lecteurs)
Titre original :
Mixed Effects Models and Extensions in Ecology with R
Contenu du livre :
S'appuyant sur le succès de l'ouvrage Analysing Ecological Data (2007) de Zuur, Ieno et Smith, les auteurs proposent aujourd'hui une introduction élargie à l'utilisation de la régression et de ses extensions dans l'analyse des données écologiques. Comme dans l'ouvrage précédent, des ensembles de données réelles provenant d'études écologiques de troisième cycle ou de projets de recherche sont utilisés tout au long de l'ouvrage.
La première partie de l'ouvrage est une introduction non mathématique à la modélisation linéaire à effets mixtes, à la GLM et à la GAM, aux modèles à inflation nulle, à la GEE, à la GLMM et à la GAMM. La deuxième partie présente dix études de cas allant des koalas à la recherche en haute mer. Ces chapitres fournissent un aperçu inestimable de l'analyse d'ensembles de données écologiques complexes, y compris des comparaisons entre différentes approches d'un même problème.
En faisant correspondre les questions écologiques et la structure des données à une étude de cas, ces chapitres constituent un excellent point de départ pour l'analyse de vos propres données. Les données et le code R de tous les chapitres sont disponibles sur www.highstat.com.
Autres informations sur le livre :
| ISBN : | 9781441927644 |
| Auteur : | |
| Éditeur : | |
| Langue : | anglais |
| Reliure : | Broché |
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