Modely smíšených efektů a jejich rozšíření v ekologii s R

Recenze čtenářů

Kniha je velmi dobře hodnocena pro své jasné vysvětlení statistických pojmů, praktické případové studie využívající reálná data a efektivní využití programu R pro analýzu ekologických dat. Je považována za základní zdroj informací pro ekology a aplikované vědce, kteří chtějí porozumět smíšeným modelům a implementovat je.

⬤ Snadno srozumitelná vysvětlení v netechnických termínech.
⬤ Zahrnutí skutečných, chaotických datových souborů pro analýzu.
⬤ Nabídka příkladů kódu v R v celém textu pro praktickou implementaci.
⬤ Hladká čitelnost a poutavý styl psaní, včetně špetky humoru.
⬤ Cenný zdroj informací pro aplikované vědce a ekology, zejména při řešení složitých datových problémů.
⬤ Dobrý výklad smíšených modelů a jejich aplikací.
⬤ Internetové zdroje s plným kódem pro všechny příklady.

⬤ Některé fyzické výtisky byly při příchodu nahlášeny jako poškozené.
⬤ Přítomnost četných překlepů v celé knize.
⬤ K plnému pochopení konceptů je nutná dobrá znalost lineární regrese.
⬤ Někteří recenzenti se domnívali, že některá témata, jako například hierarchické modely, potřebují hlubší diskusi.

(na základě 34 hodnocení čtenářů)

Původní název:

Mixed Effects Models and Extensions in Ecology with R

Obsah knihy:

V návaznosti na úspěšnou knihu Analýza ekologických dat (2007) autorů Zuur, Ieno a Smith nyní autoři poskytují rozšířený úvod do používání regrese a jejích rozšíření při analýze ekologických dat. Stejně jako v předchozí knize jsou v celém textu použity reálné soubory dat z postgraduálních ekologických studií nebo výzkumných projektů.

První část knihy je převážně nematematickým úvodem do modelování lineárních smíšených efektů, GLM a GAM, modelů s nulovou inflací, GEE, GLMM a GAMM. Druhá část obsahuje deset případových studií, které sahají od koal až po výzkum hlubokých moří. Tyto kapitoly poskytují neocenitelný vhled do analýzy složitých ekologických datových souborů, včetně srovnání různých přístupů ke stejnému problému.

Díky přiřazení ekologických otázek a struktury dat k případové studii poskytují tyto kapitoly vynikající výchozí bod pro analýzu vlastních dat. Data a kód v R ze všech kapitol jsou k dispozici na adrese www.highstat.com.