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Mixed Effects Models and Extensions in Ecology with R (Statistics for Biology and Health) (Englisch) Taschenbuch – 6. April 2011

5.0 von 5 Sternen 2 Kundenrezensionen

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Pressestimmen

From the reviews:

"For many people dealing with statistics is like jumping into ice-cold water. This metaphor is depicted by the cover of this book … . full of excellent example code and for most graphs and analyses the code is printed and explained in detail. … Each example finishes with … valuable information for a person new to a technique. In summary, I highly recommend the book to anyone who is familiar with basic statistics … who wants to expand his/her statistical knowledge to analyse ecological data." (Bernd Gruber, Basic and Applied Ecology, Vol. 10, 2009)

"This book is written in a very approachable conversational style. The additional focus on the heuristics of the process rather than just a rote recital of theory and equations is commendable. This type of approach helps the reader get behind the ‘why’ of what’s being done rather than blindly follow a simple list of rules.… In short, this text is good for researchers with at least a little familiarity with the basic concepts of modeling and who want some solid stop-by-stop guidance with examples on how common ecological modeling tasks are accomplished using R." (Aaron Christ, Journal of Statistical Software, November 2009, Vol. 32)

"The authors succeed in explaining complex extensions of regression in largely nonmathematical terms and clearly present appropriate R code for each analysis. A major strength of the text is that instead of relying on idealized datasets … the authors use data from consulting projects or dissertation research to expose issues associated with ‘real’ data. … The book is well written and accessible … . the volume should be a useful reference for advanced graduate students, postdoctoral researchers, and experienced professionals working in the biological sciences." (Paul E. Bourdeau, The Quarterly Review of Biology, Vol. 84, December, 2009)

“This is a companion volume to Analyzing Ecology Data by the same authors. …It extends the previous work by looking at more complex general and generalized linear models involving mixed effects or heterogeneity in variances. It is aimed at statistically sophisticated readers who have a good understanding of multiple regression models… .The pedagogical style is informal… . The authors are pragmatists―they use combinations of informal graphical approaches, formal hypothesis  testing, and information-theoretical model selection methods  when analyzing data. …Advanced graduate students in ecology or ecologists with several years of experience with ‘messy’ data would find this book useful. …Statisticians would find this book interesting for the nice explorations of many of the issues with messy data. This book would be (very) suitable for a graduate course on statistical consulting―indeed, students would learn a great deal about the use of sophisticated statistical models in ecology! …I very much liked this book (and also the previous volume). I enjoyed the nontechnical presentations of the complex ideas and their emphasis that a good analysis uses ‘simple statistical methods wherever possible, but doesn’t use them simplistically.’” (Biometrics, Summer 2009, 65, 992–993)

“This book is a great introduction to a wide variety of regression models. … This text examines how to fit many alternative models using the statistical package R. … The text is a valuable reference … . A large number of real datasets are used as examples. Discussion on which model to use and the large number of recent references make the book useful for self study … .” (David J. Olive, Technometrics, Vol. 52 (4), November, 2010)

Synopsis

Building on the successful "Analysing Ecological Data" (2007) by Zuur, Ieno and Smith, the authors now provide an expanded introduction to using regression and its extensions in analysing ecological data. As with the earlier book, real data sets from postgraduate ecological studies or research projects are used throughout. The first part of the book is a largely non-mathematical introduction to linear mixed effects modelling, GLM and GAM, zero inflated models, GEE, GLMM and GAMM. The second part provides ten case studies that range from koalas to deep sea research. These chapters provide an invaluable insight into analysing complex ecological datasets, including comparisons of different approaches to the same problem. By matching ecological questions and data structure to a case study, these chapters provide an excellent starting point to analysing your own data. -- Dieser Text bezieht sich auf eine andere Ausgabe: Gebundene Ausgabe.

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Top-Kundenrezensionen

am 27. April 2009
Format: Gebundene Ausgabe
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am 21. August 2015
Format: Kindle Edition
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Amazon.com: 4,4 von 5 Sternen 18 Rezensionen
3 Personen fanden diese Informationen hilfreich.
5,0 von 5 SternenA pleasure to read
am 26. Juni 2012 - Veröffentlicht auf Amazon.com
Format: Gebundene Ausgabe|Verifizierter Kauf
15 Personen fanden diese Informationen hilfreich.
5,0 von 5 SternenVery nice applied text
am 12. Juli 2009 - Veröffentlicht auf Amazon.com
Format: Gebundene Ausgabe|Verifizierter Kauf
7 Personen fanden diese Informationen hilfreich.
4,0 von 5 SternenExcellent Book, too many typos
am 15. Dezember 2009 - Veröffentlicht auf Amazon.com
Format: Gebundene Ausgabe|Verifizierter Kauf
3,0 von 5 SternenNice Intermediate Book
am 1. September 2013 - Veröffentlicht auf Amazon.com
Format: Gebundene Ausgabe|Verifizierter Kauf
5,0 von 5 SternenAnother Great Book by Zuur and Company
am 2. November 2009 - Veröffentlicht auf Amazon.com
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