Análisis de datos ecológicos en R

DE LA CRUZ ROT, MARCELINO; CAYUELA DELGADO, LUIS

ISBN: 9788484768333

N° DE PÁGINAS

280

AÑO DE EDICIÓN

IDIOMA

SELLO

N.A.

COLECCIÓN

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Los datos biológicos nos cuentan una gran cantidad de cosas sobre el mundo que nos rodea, y nos permite entender, por ejemplo, cómo se estructura la diversidad biológica, qué procesos condicionan la formación de comunidades biológicas o cómo diferentes impactos humanos afectan a cualquiera de los niveles de organización biológica. Este libro nos enseña a descifrar las historias que hay detrás de los datos. ¿Para quién es este libro? El libro va dirigido a estudiantes, profesores e investigadores del ámbito de las ciencias naturales que deseen iniciarse en el mundo de la investigación, entender en profundidad algunas de las principales técnicas de análisis de datos utilizadas en el ámbito de la ecología, o conocer la implementación de dichas técnicas en R, uno de los lenguajes de programación más utilizados en investigación científica. El libro se construye sobre múltiples ejemplos y casos de estudio, para que el lector o lectora pueda ir entendiendo los conceptos a través de la práctica. Parte de conceptos muy básicos, tanto de programación en R como de estadística, para ir avanzando a través de algunas de las técnicas de análisis de datos más frecuentemente utilizadas en el ámbito de la ecología, incluyendo los modelos lineales, los modelos lineales generalizados, los modelos aditivos generalizados, los árboles de regresión y clasificación y los modelos mixtos. Los autores del libro son profesores de Ecología y Botánica en la Universidad Rey Juan Carlos y han impartido multitud de cursos de estadística aplicada y análisis de datos en ecología en diferentes instituciones nacionales e internacionales. Luis Cayuela investiga los mecanismos ecológicos y biogeográficos que generan los patrones de diversidad en bosques tropicales. Marcelino de la Cruz está especializado en ecología espacial y conservación vegetal. Muchas de las herramientas que han desarrollado durante su investigación están publicadas en forma de paquetes de R en el repositorio oficial.
Ancho:17 cm
Alto:24 cm
Profundo: cm
Peso:670 g
Fecha de edición:2022
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