タイトルコード |
1000101051780 |
書誌種別 |
図書 |
書名 |
Rによる数値生態学 |
書名ヨミ |
アール ニ ヨル スウチ セイタイガク |
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群集の多様度・類似度・空間パターンの分析と種組成の多変量解析 |
言語区分 |
日本語 |
著者名 |
Daniel Borcard/著
François Gillet/著
Pierre Legendre/著
吉原 佑/監訳
加藤 和弘/監訳
吉原 佑/訳
内田 圭/訳
小柳 知代/訳
北村 亘/訳
加藤 和弘/訳
黒江 美紗子/訳
平岩 将良/訳
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著者名ヨミ |
Daniel Borcard Francois Gillet Pierre Legendre ヨシハラ ユウ カトウ カズヒロ ヨシハラ ユウ ウチダ ケイ コヤナギ トモヨ キタムラ ワタル カトウ カズヒロ クロエ ミサコ ヒライワ マサヨシ |
著者名原綴 |
Borcard Daniel Gillet François Legendre Pierre |
出版地 |
東京 |
出版者 |
共立出版
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出版年月 |
2023.2 |
本体価格 |
¥7800 |
ISBN |
978-4-320-05838-5 |
ISBN |
4-320-05838-5 |
数量 |
16,494p |
大きさ |
23cm |
分類記号 |
468
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件名 |
生態学-データ処理
生物測定学-データ処理
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注記 |
原タイトル:Numerical ecology with R 原著第2版の翻訳 |
注記 |
文献:p475〜487 |
内容紹介 |
自然科学分野などで急速に普及しつつある統計ソフトウェアRを使って、多変量解析などを行うための指南書。相関と行列、クラスター分析などを論理的に解説する。「空間構造」や「群集の多様性」も取り上げる。 |
著者紹介 |
モントリオール大学の生物統計学・生態学の講師。数値生態学の研究者。 |
目次タイトル |
第1章 序 |
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1.1 なぜ数値生態学なのか? 1.2 なぜRなのか? 1.3 本書の読者層と構成 1.4 本書の使い方 1.5 データセット 1.6 役に立つ情報源についての確認 1.7 今がまさに… |
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第2章 探索的データ解析 |
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2.1 目的 2.2 データの探索 2.3 結論 |
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第3章 関連尺度および行列 |
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3.1 目的 3.2 関連尺度の主なカテゴリ(概略) 3.3 Qモード:解析対象間の非類似度計算 3.4 Rモード:変数間の従属行列の計算 3.5 種データの事前変換 3.6 結論 |
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第4章 クラスター分析 |
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4.1 目的 4.2 クラスタリングの概要 4.3 つながりに基づく階層的なクラスタリング 4.4 平均凝集型クラスタリング 4.5 Ward最小分散クラスタリング 4.6 柔軟なクラスタリング 4.7 階層的なクラスタリング結果の解釈と比較 4.8 非階層的なクラスタリング 4.9 環境データとの比較 4.10 種の集合 4.11 指標種 4.12 多変量の回帰樹木(MRT) 4.13 一元的クラスタリング手法としてのMRT 4.14 順次的クラスタリング 4.15 極めて異なるアプローチ:ファジークラスタリング 4.16 結論 |
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第5章 制約のない序列化 |
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5.1 目的 5.2 序列化の概要 5.3 主成分分析(PCA) 5.4 対応分析(CA) 5.5 主座標分析(PCoA) 5.6 非計量多次元尺度構成法(NMDS) 5.7 手書きのPCA序列化関数 |
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第6章 制約付き序列化 |
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6.1 目的 6.2 制約付き序列化:概説 6.3 冗長性分析(RDA) 6.4 正準対応分析(CCA) 6.5 線形判別分析(LDA) 6.6 そのほかの非対称型の分析手法 6.7 2つ(あるいはそれ以上の)データセットに対する対称的な分析 6.8 正準相関分析(CCorA) 6.9 コ-イナーシャ分析(CoIA) 6.10 多重因子分析(MFA) 6.11 種の特性と環境条件の関連を調べる 6.12 結論 |
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第7章 生態学的データの空間分析 |
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7.1 目的 7.2 空間構造と空間分析:簡単な概要 7.3 多変量トレンドサーフェス分析 7.4 固有ベクトルに基づく空間変数と空間モデリング 7.5 空間構造を見るもう1つの方法:マルチスケール序列化(MSO) 7.6 繰り返しのない多変量ANOVAにおける時空間交互作用検定 7.7 結論 |
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第8章 群集の多様性 |
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8.1 目的 8.2 多様性の多様な側面 8.3 空間が重要なとき:α,β,γ多様性 8.4 β多様性 8.5 群集の機能的多様性,機能的組成,系統的多様性 8.6 結論 |