Modélisation de la régression en R
Applications dans l'analyse de la végétation
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À une époque où l'environnement, comme celui dans lequel nous vivons, évolue rapidement, il est essentiel de mieux connaître l'interaction entre les organismes et leurs écosystèmes afin de générer des informations susceptibles d'être traduites en pratiques de protection et de conservation. L'écologie est une science cruciale pour comprendre la présence, la distribution et l'évolution des organismes vivants, en particulier des plantes sessiles. Les progrès de la modélisation statistique, en particulier les techniques de régression, sont devenus un allié essentiel dans l'étude ...
À une époque où l'environnement, comme celui dans lequel nous vivons, évolue rapidement, il est essentiel de mieux connaître l'interaction entre les organismes et leurs écosystèmes afin de générer des informations susceptibles d'être traduites en pratiques de protection et de conservation. L'écologie est une science cruciale pour comprendre la présence, la distribution et l'évolution des organismes vivants, en particulier des plantes sessiles. Les progrès de la modélisation statistique, en particulier les techniques de régression, sont devenus un allié essentiel dans l'étude des facteurs de causalité dans les schémas écologiques des espèces et de leurs interactions. Ces progrès ont été largement promus dans le logiciel R par le développement de paquets pour divers types d'analyses. Le contenu de ce livre se concentre sur divers modèles de régression en R appliqués à l'écologie végétale, en s'appuyant sur des exemples pratiques d'analyses basées sur des données réelles librement fournies par les auteurs. Utilisant un langage simple et clair, ce livre peut également être utilisé par des publics issus de différents domaines académiques, mais surtout par des étudiants de troisième cycle et des chercheurs dans les domaines de l'écologie, de la biodiversité, de l'ingénierie forestière et de l'agronomie.
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