Descripción
Esta nueva edición de Ecología Numérica con R guía a los lectores a través de una exploración aplicada de los principales métodos de análisis de datos multivariados, vistos a través de los ojos de tres ecólogos. Proporciona un puente entre un libro de texto de ecología numérica y la implementación de esta disciplina en el lenguaje R. El libro comienza examinando algunos enfoques exploratorios. Procede lógicamente con la construcción de los componentes clave de la mayoría de los métodos, es decir, las medidas y matrices de asociación, y luego somete datos de ejemplo a tres familias de enfoques: agrupación, ordenación y ordenación canónica. Los dos últimos capítulos utilizan estos métodos para explorar cuestiones importantes y contemporáneas en ecología: el análisis de estructuras espaciales y de la diversidad comunitaria. Los objetivos de los métodos van desde lo descriptivo hasta lo explicativo y predictivo y abarcan una amplia variedad de enfoques que deberían proporcionar a los lectores una extensa caja de herramientas que puede abordar una amplia gama de preguntas que surgen en el análisis ecológico multivariado contemporáneo. La segunda edición de este libro presenta una revisión completa del código R y ofrece procedimientos mejorados y aplicaciones más diversas de los principales métodos. También destaca cambios importantes en los métodos y amplía temas como el análisis de correspondencias múltiples, las curvas de respuesta principales y el análisis de co-correspondencia. Las nuevas características incluyen el estudio de las relaciones entre los rasgos de las especies y el medio ambiente, y el análisis de la diversidad comunitaria.
Este libro está dirigido a investigadores profesionales, profesionales, estudiantes de posgrado y profesores de ecología, ciencias e ingeniería ambiental, y en campos relacionados como la oceanografía, la ecología molecular, la agricultura y la ciencia del suelo, que ya tienen experiencia en estadística general y multivariada y desean aplicar este conocimiento a sus datos utilizando el lenguaje R, así como a personas dispuestas a acompañar su aprendizaje disciplinario con aplicaciones prácticas. Personas de otros campos (por ejemplo, geología, geografía, paleoecología, filogenética, antropología, ciencias sociales y de la educación, etc.) también pueden beneficiarse de los materiales presentados en este libro. Se invita a los usuarios a utilizar este libro como compañero de enseñanza en el ordenador. Todos los archivos de datos necesarios, los scripts utilizados en los capítulos, así como funciones y paquetes R adicionales escritos por los autores del libro, están disponibles en línea (URL: http: //adn.biol.umontreal.ca/ numericalecology/numecolR/).Autor: Daniel Borcard, François Gillet, Pierre Legendre
Editorial: Springer
Publicado: 04/03/2018
Páginas: 435
Tipo de encuadernación: Tapa blanda
Peso: 1.38lbs
Tamaño: 9.21h x 6.14w x 0.91d
ISBN13: 9783319714035
ISBN10: 3319714031
Categorías BISAC:
- Matemáticas | Probabilidad y Estadística | General
- Ciencia | Ciencias de la vida | Ecología
- Ciencia | Ciencias ambientales (véase también Química | Medio ambiente)
Sobre el autor
Daniel Borcard es profesor de Bioestadística y Ecología e investigador en Ecología Numérica en la Universidad de Montreal, Quebec, Canadá. Sus intereses de investigación incluyen la Ecología Numérica, la Ecología de comunidades y la Ecología/Zoología del suelo.
François Gillet es profesor de Ecología Comunitaria y Modelado Ecológico en la Universidad de Borgoña Franco-Condado, Besançon, Francia, y profesor visitante en la Escuela Politécnica Federal de Lausana, Suiza. Su investigación se ocupa de la estructura, diversidad, ecología y dinámica de las comunidades vegetales.
Pierre Legendre es profesor de Biología Cuantitativa y Ecología en la Universidad de Montreal, miembro de la Royal Society of Canada e investigador altamente citado en Medio Ambiente/Ecología según Web of Science. Es el fundador del campo de la ecología numérica.