Multivariate Analysis of Ecological Data using CANOCO 2024 pdf epub mobi 电子书


Multivariate Analysis of Ecological Data using CANOCO

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Multivariate Analysis of Ecological Data using CANOCO 2024 pdf epub mobi 电子书 著者简介

Jan Lepš

University of South Bohemia, Czech Republic

Petr Šmilauer

University of South Bohemia, Czech Republic


Multivariate Analysis of Ecological Data using CANOCO 电子书 图书目录




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发表于2024-11-22

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Multivariate Analysis of Ecological Data using CANOCO 电子书 读后感

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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...

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出版者:Cambridge University Press
作者:Jan Lepš
出品人:
页数:282
译者:
出版时间:2003
价格:$ 163.85
装帧:Hardback: 247 x 174 mm
isbn号码:9780521814096
丛书系列:

图书标签: CANOCO  Ecology  statistics  生态  马上要看1  谁有这本书  生物  数理   


Multivariate Analysis of Ecological Data using CANOCO 2024 pdf epub mobi 电子书 图书描述

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.

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