Multivariate Statistik in der Ökologie
Artikelnummer:
9783540377054
Veröffentlichungsdatum:
2007
Erscheinungsdatum:
01.01.2007
Seiten:
221
Autor:
Ilona Leyer
Gewicht:
365 g
Format:
233x156x20 mm
Serie:
Springer-Lehrbuch
Sprache:
Deutsch
Langbeschreibung
Im Labyrinth der Daten. Dieses Lehrbuch wendet sich an all jene, die in Studium und Beruf mit ökologischen sowie Landschafts- und Umweltdaten arbeiten. Es ist als Begleittext zu Lehrveranstaltungen und zum Selbststudium geeignet und bietet Hilfe bei der Datenanalyse in wissenschaftlichen Arbeiten. Der Lehrtext behandelt neben relevanten statistischen Grundlagen, Ordinationsverfahren, Klassifikationen und Permutationsverfahren zur Prüfung multivariater Beziehungen. Anschaulich erläutert er die Methoden anhand von Beispieldatensätzen und unter weitgehendem Verzicht auf Formeln. Einzigartiger Einstieg für Anwender zur Auswertung eigener Daten.
Hauptbeschreibung
Im Labyrinth der Daten. Dieses Lehrbuch wendet sich an all jene, die in Studium und Beruf mit ökologischen sowie Landschafts- und Umweltdaten arbeiten. Es ist als Begleittext zu Lehrveranstaltungen und zum Selbststudium geeignet und bietet Hilfe bei der Datenanalyse in wissenschaftlichen Arbeiten. Der Lehrtext behandelt neben den relevanten statistischen Grundlagen, Ordinationsverfahren, Klassifikationen und Permutationsverfahren zur Prüfung multivariater Beziehungen. Dabei erläutert er die Methoden anschaulich anhand von Beispieldatensätzen unter weitgehendem Verzicht auf Formeln. Gestützt auf diesen Einstieg können Anwender eigene Daten sinnvoll auswerten.
Inhaltsverzeichnis
Statistische Grundlagen.- Datenmanipulationen.- Ähnlichkeits- und Distanzmaße.- Ordinationen - das Prinzip.- Korrespondenzanalyse (CA).- Interpretation von CA und DCA.- Kanonische Ordination (constrained ordination).- Hauptkomponentenanalyse (PCA).- Lineare Methoden und Umweltdaten: PCA und RDA.- Partielle Ordination und variance partitioning.- Multidimensionale Skalierung.- Klassifikation - das Prinzip.- Agglomerative Klassifikationsverfahren.- Divisive Klassifikationsverfahren.- Sonstige Verfahren zur Beschreibung von Gruppenstrukturen.- Permutationsbasierte Tests.