Numerical Ecology
Volume 24
(Sprache: Englisch)
3rd edition. Includes new and updated knowledge on advanced numerical methods used in fundamental and applied research for analysing ecological data.
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Produktinformationen zu „Numerical Ecology “
Klappentext zu „Numerical Ecology “
3rd edition. Includes new and updated knowledge on advanced numerical methods used in fundamental and applied research for analysing ecological data.Inhaltsverzeichnis zu „Numerical Ecology “
Preface1. Complex ecological data sets2. Matrix algebra: a summary3. Dimensional analysis in ecology4. Multidimensional quantitative data5. Multidimensional semiquantitative data6. Multidimensional qualitative data7. Ecological resemblance8. Cluster analysis9. Ordination in reduced space10. Interpretation of ecological structures11. Canonical analysis12. Ecological data series13. Spatial analysis14. Multiscale analysis: spatial eigenfunctionsBibliographySubject index
Autoren-Porträt von Pierre Legendre, Louis Legendre
Pierre Legendre, geb. 1930, ist Rechtshistoriker mit einem weiten psychoanalytischen, kultur- und religionshistorischen Hintergrund. Er lehrt an der Pariser 'École pratique des Hautes Études'.
Bibliographische Angaben
- Autoren: Pierre Legendre , Louis Legendre
- 2012, 3. Aufl., 1006 Seiten, Maße: 19,3 x 23,4 cm, Kartoniert (TB), Englisch
- Verlag: Elsevier Books
- ISBN-10: 0444538682
- ISBN-13: 9780444538680
- Erscheinungsdatum: 11.07.2012
Sprache:
Englisch
Pressezitat
"Pierre Legendre.and Louis Legendre. present this text of data analysis methods for ecologists, with an emphasis on use of the statistical computer language R. The book begins by articulating salient points about ecological data in particular, such as the many functional correlations that must be adjusted for without ascribing as-yet-unexplained variation to random noise, then covers the mathematical foundations of matrix algebra and dimensional analysis."--Reference & Research Book News, December 2013"What I really love about this book is that for most methods the formulae are given. Thus, we learn the statistical rea-soning, the mathematics and the ecological interpretation.Numerical Ecology is a definite must-have for any quanti-tative ecologist."--Basic and Applied Ecology, December 2013
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