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Regressionsmodellierung in R - Anwendungen in der Vegetationsanalyse

German · Paperback / Softback

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In Zeiten rascher Umweltveränderungen, wie wir sie heute erleben, ist die Erweiterung des Wissens über die Interaktion zwischen Organismen und ihren Ökosystemen von grundlegender Bedeutung für die Gewinnung von Informationen, die sich in Schutz- und Erhaltungsmaßnahmen umsetzen lassen. Die Ökologie ist eine entscheidende Wissenschaft für das Verständnis des Vorkommens, der Verteilung und der Entwicklung von Lebewesen, insbesondere von Pflanzen. Fortschritte in der statistischen Modellierung, insbesondere Regressionstechniken, sind zu einem wesentlichen Verbündeten bei der Untersuchung von Kausalfaktoren in den ökologischen Mustern von Arten und ihren Wechselwirkungen geworden. Dieser Fortschritt wurde in der Software R durch die Entwicklung von Paketen für verschiedene Arten von Analysen umfassend gefördert. Der Inhalt dieses Buches konzentriert sich auf verschiedene Regressionsmodelle in R, die auf die Pflanzenökologie angewandt werden, basierend auf praktischen Beispielen von Analysen, die auf realen Daten basieren, die von den Autoren frei zur Verfügung gestellt wurden. Durch die einfache und klare Sprache kann dieses Buch auch von einem Publikum aus verschiedenen akademischen Bereichen genutzt werden, insbesondere aber von Doktoranden und Forschern in den Bereichen Ökologie, Biodiversität, Forsttechnik und Agronomie.

About the author










Écio Souza Diniz is a biologist with a master's degree in Forest Engineering and a PhD in Botany. His research focuses on the Ecology, Evolution and Functioning of Neotropical Forests. Jan Thiele has a degree in Landscape Ecology and a PhD in Natural Sciences. His research focuses on Biostatistics, Biogeography, Ecology and Evolution and Remote Sensing.

Product details

Authors Écio Souza Diniz, Jan Thiele
Publisher Verlag Unser Wissen
 
Languages German
Product format Paperback / Softback
Released 06.03.2024
 
EAN 9786207239696
ISBN 9786207239696
No. of pages 84
Subject Natural sciences, medicine, IT, technology > Biology > Ecology

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