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Modelos de regressão em R

Por: Écio Souza Diniz e Jan Thiele

O avanço em modelagem estatística, destacando técnicas de regressão, se posiciona no mundo globalizado como uma ferramenta essencial na investigação de fatores causais de padrões ecológicos de espécies e suas interações com o meio ambiente em rápida mudança no século 21. O avanço das linguagens de programação computacional tem ampliado a habilidade e performance investigativa de pesquisadores ao redor mundo. Uma parte significativa desse avanço tem sido amplamente fomentado no software R através do desenvolvimento de pacotes para diversos tipos de análises. O conteúdo do presente livro é constituído de diversos modelos de regressão lineares e não lineares no R aplicados, baseados em exemplos com dados amostrais reais de vegetação para estudos ecológicos. Assim, os modelos discutidos são apresentados num contexto teórico-prático acessível para público interdisciplinar de áreas acadêmicas, mas especialmente por estudantes de pós-graduação e pesquisadores nas áreas de Ecologia, Biodiversidade, Engenharia Florestal e Agronomia.

Selos de reconhecimento

Impresso
R$ 62,06

Tema: Programação Linear, Processamento De Dados, Probabilidade E Estatística, Informática, Educação, Ciências Exatas Palavras-chave: aditivos, computacional, de, em, estatística, generalizados, lineares, mistos, modelos, não, preditiva, r, regressão, software

Características

Número de páginas: 155
Edição: 1(2021)
Formato: A5 148x210
ISBN: 978-65-001-9611-5
Coloração: Preto e branco
Acabamento: Brochura c/ orelha
Tipo de papel: Couche 90g

Livros com menos de 70 páginas são grampeados; livros com 70 ou mais páginas tem lombada quadrada; livros com 80 ou mais páginas tem texto na lombada.




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