Multivariate Methods of Representing Relations in R for Prioritization Purposes : Selective Scaling, Comparative Clustering, Collective Criteria and Sequenced Sets
Ganapati P. Patil
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Myers, Wayne L. - 1942- [verfasserIn] Patil, Ganapati P. - 1934- |
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| Erschienen: |
Boston, MA: Springer US ; 2012 |
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| Reihe: |
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| 505 | 8 | 0 | |a Multivariate Methods of Representing Relations in R for PrioritizationPurposes; Preface; Acknowledgments; About the Authors; Contents; Chapter 1: Motivation and Computation; Plan of Presentation; Data Domain; Architecture of R; References; Part I: Synergistic Scalings, Contingent Clustering and Distance Domains; Chapter 2: Suites of Scalings; Standardized Scaling as Universal Units; Relative Rank Rescaling; Representing Relations Among Multiple Measures; References; Chapter 3: Rotational Rescaling and Disposable Dimensions; Principal Component Composites; References |
| 505 | 8 | 0 | |a Chapter 4: Comparative Clustering for Contingent CollectivesDisparities and Dendrograms; Cutting Clusters; Comparing Cluster Collectives; Exploring Exchange; Tagging Trees; Contingent Cartography; Computational Considerations and Characterizing Collectives; References; Chapter 5: Distance Domains, Skeletal Structures, and Representative Ranks; Contingent Coordinates in Distance Domains; Networks of Neighbors, Simple String Structure, and Satellite Structure; Function 5.1: NaborNet Function for Making Networks of Neighboring Centroids; k Nearest Neighbors |
| 505 | 8 | 0 | |a Function 5.2: Naboring Function for Determining k Nearest NeighborsSkeletal Subset as Comparative Core; Sequence Scaling and Representative Ranks; Function 5.3: PlacRank Function for Converting a Data Frame to Place Ranks; Representative Ranks; Function 5.4: GroupRnk Function for Compiling Key Ranks of Collectives (Minimum, First Quartile, Median, Third Quartile, and Maximum) from Case-Level Rankings; References; Part II: Precedence and Progressive Prioritization; Chapter 6: Ascribed Advantage, Subordination Schematic, and ORDIT Ordering |
| 505 | 8 | 0 | |a Ascribed Advantage, Subordinate Status, and Indefinite InstancesSubordination Schematic; Ordering Dually in Triangles; Product-Order Rating Regime; Function 6.1: ProdOrdr Function for ORDIT Ordering and Salient Scaling According to Product-Order Protocols; References; Chapter 7: Precedence Plots, Coordinated Criteria, and Rank Relations; Precedence Plots; Function 7.1: TrpzTrpl Function for Precedence Plots Based on Trapezoidal Triplet; Indicator Integration and Condensation; Rank Range Relations; Function 7.2: RankRods Function for Plotting Augmented Rank Range Rods; References |
| 505 | 8 | 0 | |a Chapter 8: Case Comparisons and Precedence PoolsConventional Criteria; Representative Ranks as Case Criteria; Function 8.1: CasRnkos Function for Determining Rank Order Statistics of Cases; Partial Precedence Pools; Function 8.2: SubSteps Function for Determining Partial Pools of SS Levels; Function 8.3: Agrg8Adv Function for Determining Partial Pools of AA Levels; Function 8.4: PrtlPool Function for Determining ORDITs of Partial Pools; Function 8.5: PoolPlot Facility for Generating Precedence Plots for Partial Pools; References; Chapter 9: Distal Data and Indicator Interactions |
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Multivariate Methods of Representing Relations in R for PrioritizationPurposes; Preface; Acknowledgments; About the Authors; Contents; Chapter 1: Motivation and Computation; Plan of Presentation; Data Domain; Architecture of R; References; Part I: Synergistic Scalings, Contingent Clustering and Distance Domains; Chapter 2: Suites of Scalings; Standardized Scaling as Universal Units; Relative Rank Rescaling; Representing Relations Among Multiple Measures; References; Chapter 3: Rotational Rescaling and Disposable Dimensions; Principal Component Composites; References Chapter 4: Comparative Clustering for Contingent CollectivesDisparities and Dendrograms; Cutting Clusters; Comparing Cluster Collectives; Exploring Exchange; Tagging Trees; Contingent Cartography; Computational Considerations and Characterizing Collectives; References; Chapter 5: Distance Domains, Skeletal Structures, and Representative Ranks; Contingent Coordinates in Distance Domains; Networks of Neighbors, Simple String Structure, and Satellite Structure; Function 5.1: NaborNet Function for Making Networks of Neighboring Centroids; k Nearest Neighbors Function 5.2: Naboring Function for Determining k Nearest NeighborsSkeletal Subset as Comparative Core; Sequence Scaling and Representative Ranks; Function 5.3: PlacRank Function for Converting a Data Frame to Place Ranks; Representative Ranks; Function 5.4: GroupRnk Function for Compiling Key Ranks of Collectives (Minimum, First Quartile, Median, Third Quartile, and Maximum) from Case-Level Rankings; References; Part II: Precedence and Progressive Prioritization; Chapter 6: Ascribed Advantage, Subordination Schematic, and ORDIT Ordering Ascribed Advantage, Subordinate Status, and Indefinite InstancesSubordination Schematic; Ordering Dually in Triangles; Product-Order Rating Regime; Function 6.1: ProdOrdr Function for ORDIT Ordering and Salient Scaling According to Product-Order Protocols; References; Chapter 7: Precedence Plots, Coordinated Criteria, and Rank Relations; Precedence Plots; Function 7.1: TrpzTrpl Function for Precedence Plots Based on Trapezoidal Triplet; Indicator Integration and Condensation; Rank Range Relations; Function 7.2: RankRods Function for Plotting Augmented Rank Range Rods; References Chapter 8: Case Comparisons and Precedence PoolsConventional Criteria; Representative Ranks as Case Criteria; Function 8.1: CasRnkos Function for Determining Rank Order Statistics of Cases; Partial Precedence Pools; Function 8.2: SubSteps Function for Determining Partial Pools of SS Levels; Function 8.3: Agrg8Adv Function for Determining Partial Pools of AA Levels; Function 8.4: PrtlPool Function for Determining ORDITs of Partial Pools; Function 8.5: PoolPlot Facility for Generating Precedence Plots for Partial Pools; References; Chapter 9: Distal Data and Indicator Interactions Distal Data and End Extensions |
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Multivariate Methods of Representing Relations in R for PrioritizationPurposes; Preface; Acknowledgments; About the Authors; Contents; Chapter 1: Motivation and Computation; Plan of Presentation; Data Domain; Architecture of R; References; Part I: Synergistic Scalings, Contingent Clustering and Distance Domains; Chapter 2: Suites of Scalings; Standardized Scaling as Universal Units; Relative Rank Rescaling; Representing Relations Among Multiple Measures; References; Chapter 3: Rotational Rescaling and Disposable Dimensions; Principal Component Composites; References Chapter 4: Comparative Clustering for Contingent CollectivesDisparities and Dendrograms; Cutting Clusters; Comparing Cluster Collectives; Exploring Exchange; Tagging Trees; Contingent Cartography; Computational Considerations and Characterizing Collectives; References; Chapter 5: Distance Domains, Skeletal Structures, and Representative Ranks; Contingent Coordinates in Distance Domains; Networks of Neighbors, Simple String Structure, and Satellite Structure; Function 5.1: NaborNet Function for Making Networks of Neighboring Centroids; k Nearest Neighbors Function 5.2: Naboring Function for Determining k Nearest NeighborsSkeletal Subset as Comparative Core; Sequence Scaling and Representative Ranks; Function 5.3: PlacRank Function for Converting a Data Frame to Place Ranks; Representative Ranks; Function 5.4: GroupRnk Function for Compiling Key Ranks of Collectives (Minimum, First Quartile, Median, Third Quartile, and Maximum) from Case-Level Rankings; References; Part II: Precedence and Progressive Prioritization; Chapter 6: Ascribed Advantage, Subordination Schematic, and ORDIT Ordering Ascribed Advantage, Subordinate Status, and Indefinite InstancesSubordination Schematic; Ordering Dually in Triangles; Product-Order Rating Regime; Function 6.1: ProdOrdr Function for ORDIT Ordering and Salient Scaling According to Product-Order Protocols; References; Chapter 7: Precedence Plots, Coordinated Criteria, and Rank Relations; Precedence Plots; Function 7.1: TrpzTrpl Function for Precedence Plots Based on Trapezoidal Triplet; Indicator Integration and Condensation; Rank Range Relations; Function 7.2: RankRods Function for Plotting Augmented Rank Range Rods; References Chapter 8: Case Comparisons and Precedence PoolsConventional Criteria; Representative Ranks as Case Criteria; Function 8.1: CasRnkos Function for Determining Rank Order Statistics of Cases; Partial Precedence Pools; Function 8.2: SubSteps Function for Determining Partial Pools of SS Levels; Function 8.3: Agrg8Adv Function for Determining Partial Pools of AA Levels; Function 8.4: PrtlPool Function for Determining ORDITs of Partial Pools; Function 8.5: PoolPlot Facility for Generating Precedence Plots for Partial Pools; References; Chapter 9: Distal Data and Indicator Interactions Distal Data and End Extensions Myers, Wayne L. 1942- misc QA276-280 msc *62-02 msc 62-04 msc 62Pxx misc Statistics 2027 ebook Multivariate Methods of Representing Relations in R for Prioritization Purposes Selective Scaling, Comparative Clustering, Collective Criteria and Sequenced Sets |
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Patil Boston, MA Springer US 2012 Online-Ressource (XVIII, 297p. 145 illus., 1 illus. in color, digital) Text txt rdacontent Computermedien c rdamedia Online-Ressource cr rdacarrier Environmental and Ecological Statistics 6 SpringerLink Bücher Description based upon print version of record Multivariate Methods of Representing Relations in R for PrioritizationPurposes; Preface; Acknowledgments; About the Authors; Contents; Chapter 1: Motivation and Computation; Plan of Presentation; Data Domain; Architecture of R; References; Part I: Synergistic Scalings, Contingent Clustering and Distance Domains; Chapter 2: Suites of Scalings; Standardized Scaling as Universal Units; Relative Rank Rescaling; Representing Relations Among Multiple Measures; References; Chapter 3: Rotational Rescaling and Disposable Dimensions; Principal Component Composites; References Chapter 4: Comparative Clustering for Contingent CollectivesDisparities and Dendrograms; Cutting Clusters; Comparing Cluster Collectives; Exploring Exchange; Tagging Trees; Contingent Cartography; Computational Considerations and Characterizing Collectives; References; Chapter 5: Distance Domains, Skeletal Structures, and Representative Ranks; Contingent Coordinates in Distance Domains; Networks of Neighbors, Simple String Structure, and Satellite Structure; Function 5.1: NaborNet Function for Making Networks of Neighboring Centroids; k Nearest Neighbors Function 5.2: Naboring Function for Determining k Nearest NeighborsSkeletal Subset as Comparative Core; Sequence Scaling and Representative Ranks; Function 5.3: PlacRank Function for Converting a Data Frame to Place Ranks; Representative Ranks; Function 5.4: GroupRnk Function for Compiling Key Ranks of Collectives (Minimum, First Quartile, Median, Third Quartile, and Maximum) from Case-Level Rankings; References; Part II: Precedence and Progressive Prioritization; Chapter 6: Ascribed Advantage, Subordination Schematic, and ORDIT Ordering Ascribed Advantage, Subordinate Status, and Indefinite InstancesSubordination Schematic; Ordering Dually in Triangles; Product-Order Rating Regime; Function 6.1: ProdOrdr Function for ORDIT Ordering and Salient Scaling According to Product-Order Protocols; References; Chapter 7: Precedence Plots, Coordinated Criteria, and Rank Relations; Precedence Plots; Function 7.1: TrpzTrpl Function for Precedence Plots Based on Trapezoidal Triplet; Indicator Integration and Condensation; Rank Range Relations; Function 7.2: RankRods Function for Plotting Augmented Rank Range Rods; References Chapter 8: Case Comparisons and Precedence PoolsConventional Criteria; Representative Ranks as Case Criteria; Function 8.1: CasRnkos Function for Determining Rank Order Statistics of Cases; Partial Precedence Pools; Function 8.2: SubSteps Function for Determining Partial Pools of SS Levels; Function 8.3: Agrg8Adv Function for Determining Partial Pools of AA Levels; Function 8.4: PrtlPool Function for Determining ORDITs of Partial Pools; Function 8.5: PoolPlot Facility for Generating Precedence Plots for Partial Pools; References; Chapter 9: Distal Data and Indicator Interactions Distal Data and End Extensions Ganapati P. Patil Supporting the assertion that multiple views of data have a greater prospect of revealing prominent patterns than single views, this book provides a portal into the open source data analysis system called R though exposition by example Statistics Statistics Patil, Ganapati P. 1934- (DE-588)130636991 (DE-627)50491443X (DE-576)298314401 oth 9781461431213 Buchausg. u.d.T. 978-1-461-43121-3 https://doi.org/10.1007/978-1-4614-3122-0 Verlag Volltext http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4614-3122-0 Verlag Volltext https://zbmath.org/?q=an:1284.62029 B:ZBM 2021-04-12 Verlag Zentralblatt MATH Inhaltstext https://external.dandelon.com/download/attachments/dandelon/ids/DE004AD06E9623DD37820C12579F6004B708C.pdf V:DE-601 X:AGI pdf/application 2017-12-02 Verlag Inhaltsverzeichnis (DE-627)715040677 ZDB-2-EES 2012 GBV_ILN_22 ISIL_DE-18 SYSFLAG_1 GBV_KXP SSG-OPC-MAT GBV_ILN_22_i05715 GBV_ILN_40 ISIL_DE-7 GBV_ILN_60 ISIL_DE-705 GBV_ILN_62 ISIL_DE-28 GBV_ILN_65 ISIL_DE-3 GBV_ILN_110 ISIL_DE-Luen4 GBV_ILN_120 ISIL_DE-715 GBV_ILN_285 ISIL_DE-517 GBV_ILN_370 ISIL_DE-1373 GBV_ILN_2027 ISIL_DE-105 GBV_ILN_2050 ISIL_DE-Zi4 GBV_ILN_2061 ISIL_DE-520 GBV_ILN_2148 ISIL_DE-950 GBV ExPruef BO 045F 519.5 045F 519.5/35 22 01 0018 1304066851 00 --%%-- --%%-- s --%%-- h57-ees Vervielfältigungen (z.B. 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Patil Boston, MA Springer US 2012 Online-Ressource (XVIII, 297p. 145 illus., 1 illus. in color, digital) Text txt rdacontent Computermedien c rdamedia Online-Ressource cr rdacarrier Environmental and Ecological Statistics 6 SpringerLink Bücher Description based upon print version of record Multivariate Methods of Representing Relations in R for PrioritizationPurposes; Preface; Acknowledgments; About the Authors; Contents; Chapter 1: Motivation and Computation; Plan of Presentation; Data Domain; Architecture of R; References; Part I: Synergistic Scalings, Contingent Clustering and Distance Domains; Chapter 2: Suites of Scalings; Standardized Scaling as Universal Units; Relative Rank Rescaling; Representing Relations Among Multiple Measures; References; Chapter 3: Rotational Rescaling and Disposable Dimensions; Principal Component Composites; References Chapter 4: Comparative Clustering for Contingent CollectivesDisparities and Dendrograms; Cutting Clusters; Comparing Cluster Collectives; Exploring Exchange; Tagging Trees; Contingent Cartography; Computational Considerations and Characterizing Collectives; References; Chapter 5: Distance Domains, Skeletal Structures, and Representative Ranks; Contingent Coordinates in Distance Domains; Networks of Neighbors, Simple String Structure, and Satellite Structure; Function 5.1: NaborNet Function for Making Networks of Neighboring Centroids; k Nearest Neighbors Function 5.2: Naboring Function for Determining k Nearest NeighborsSkeletal Subset as Comparative Core; Sequence Scaling and Representative Ranks; Function 5.3: PlacRank Function for Converting a Data Frame to Place Ranks; Representative Ranks; Function 5.4: GroupRnk Function for Compiling Key Ranks of Collectives (Minimum, First Quartile, Median, Third Quartile, and Maximum) from Case-Level Rankings; References; Part II: Precedence and Progressive Prioritization; Chapter 6: Ascribed Advantage, Subordination Schematic, and ORDIT Ordering Ascribed Advantage, Subordinate Status, and Indefinite InstancesSubordination Schematic; Ordering Dually in Triangles; Product-Order Rating Regime; Function 6.1: ProdOrdr Function for ORDIT Ordering and Salient Scaling According to Product-Order Protocols; References; Chapter 7: Precedence Plots, Coordinated Criteria, and Rank Relations; Precedence Plots; Function 7.1: TrpzTrpl Function for Precedence Plots Based on Trapezoidal Triplet; Indicator Integration and Condensation; Rank Range Relations; Function 7.2: RankRods Function for Plotting Augmented Rank Range Rods; References Chapter 8: Case Comparisons and Precedence PoolsConventional Criteria; Representative Ranks as Case Criteria; Function 8.1: CasRnkos Function for Determining Rank Order Statistics of Cases; Partial Precedence Pools; Function 8.2: SubSteps Function for Determining Partial Pools of SS Levels; Function 8.3: Agrg8Adv Function for Determining Partial Pools of AA Levels; Function 8.4: PrtlPool Function for Determining ORDITs of Partial Pools; Function 8.5: PoolPlot Facility for Generating Precedence Plots for Partial Pools; References; Chapter 9: Distal Data and Indicator Interactions Distal Data and End Extensions Ganapati P. Patil Supporting the assertion that multiple views of data have a greater prospect of revealing prominent patterns than single views, this book provides a portal into the open source data analysis system called R though exposition by example Statistics Statistics Patil, Ganapati P. 1934- (DE-588)130636991 (DE-627)50491443X (DE-576)298314401 oth 9781461431213 Buchausg. u.d.T. 978-1-461-43121-3 https://doi.org/10.1007/978-1-4614-3122-0 Verlag Volltext http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4614-3122-0 Verlag Volltext https://zbmath.org/?q=an:1284.62029 B:ZBM 2021-04-12 Verlag Zentralblatt MATH Inhaltstext https://external.dandelon.com/download/attachments/dandelon/ids/DE004AD06E9623DD37820C12579F6004B708C.pdf V:DE-601 X:AGI pdf/application 2017-12-02 Verlag Inhaltsverzeichnis (DE-627)715040677 ZDB-2-EES 2012 GBV_ILN_22 ISIL_DE-18 SYSFLAG_1 GBV_KXP SSG-OPC-MAT GBV_ILN_22_i05715 GBV_ILN_40 ISIL_DE-7 GBV_ILN_60 ISIL_DE-705 GBV_ILN_62 ISIL_DE-28 GBV_ILN_65 ISIL_DE-3 GBV_ILN_110 ISIL_DE-Luen4 GBV_ILN_120 ISIL_DE-715 GBV_ILN_285 ISIL_DE-517 GBV_ILN_370 ISIL_DE-1373 GBV_ILN_2027 ISIL_DE-105 GBV_ILN_2050 ISIL_DE-Zi4 GBV_ILN_2061 ISIL_DE-520 GBV_ILN_2148 ISIL_DE-950 GBV ExPruef BO 045F 519.5 045F 519.5/35 22 01 0018 1304066851 00 --%%-- --%%-- s --%%-- h57-ees Vervielfältigungen (z.B. 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Patil Boston, MA Springer US 2012 Online-Ressource (XVIII, 297p. 145 illus., 1 illus. in color, digital) Text txt rdacontent Computermedien c rdamedia Online-Ressource cr rdacarrier Environmental and Ecological Statistics 6 SpringerLink Bücher Description based upon print version of record Multivariate Methods of Representing Relations in R for PrioritizationPurposes; Preface; Acknowledgments; About the Authors; Contents; Chapter 1: Motivation and Computation; Plan of Presentation; Data Domain; Architecture of R; References; Part I: Synergistic Scalings, Contingent Clustering and Distance Domains; Chapter 2: Suites of Scalings; Standardized Scaling as Universal Units; Relative Rank Rescaling; Representing Relations Among Multiple Measures; References; Chapter 3: Rotational Rescaling and Disposable Dimensions; Principal Component Composites; References Chapter 4: Comparative Clustering for Contingent CollectivesDisparities and Dendrograms; Cutting Clusters; Comparing Cluster Collectives; Exploring Exchange; Tagging Trees; Contingent Cartography; Computational Considerations and Characterizing Collectives; References; Chapter 5: Distance Domains, Skeletal Structures, and Representative Ranks; Contingent Coordinates in Distance Domains; Networks of Neighbors, Simple String Structure, and Satellite Structure; Function 5.1: NaborNet Function for Making Networks of Neighboring Centroids; k Nearest Neighbors Function 5.2: Naboring Function for Determining k Nearest NeighborsSkeletal Subset as Comparative Core; Sequence Scaling and Representative Ranks; Function 5.3: PlacRank Function for Converting a Data Frame to Place Ranks; Representative Ranks; Function 5.4: GroupRnk Function for Compiling Key Ranks of Collectives (Minimum, First Quartile, Median, Third Quartile, and Maximum) from Case-Level Rankings; References; Part II: Precedence and Progressive Prioritization; Chapter 6: Ascribed Advantage, Subordination Schematic, and ORDIT Ordering Ascribed Advantage, Subordinate Status, and Indefinite InstancesSubordination Schematic; Ordering Dually in Triangles; Product-Order Rating Regime; Function 6.1: ProdOrdr Function for ORDIT Ordering and Salient Scaling According to Product-Order Protocols; References; Chapter 7: Precedence Plots, Coordinated Criteria, and Rank Relations; Precedence Plots; Function 7.1: TrpzTrpl Function for Precedence Plots Based on Trapezoidal Triplet; Indicator Integration and Condensation; Rank Range Relations; Function 7.2: RankRods Function for Plotting Augmented Rank Range Rods; References Chapter 8: Case Comparisons and Precedence PoolsConventional Criteria; Representative Ranks as Case Criteria; Function 8.1: CasRnkos Function for Determining Rank Order Statistics of Cases; Partial Precedence Pools; Function 8.2: SubSteps Function for Determining Partial Pools of SS Levels; Function 8.3: Agrg8Adv Function for Determining Partial Pools of AA Levels; Function 8.4: PrtlPool Function for Determining ORDITs of Partial Pools; Function 8.5: PoolPlot Facility for Generating Precedence Plots for Partial Pools; References; Chapter 9: Distal Data and Indicator Interactions Distal Data and End Extensions Ganapati P. 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Kein systematisches Downloaden durch Robots. i z 03-09-12 2027 01 DE-105 334712975X 00 --%%-- --%%-- n --%%-- Campuslizenz l01 23-03-12 2050 01 DE-Zi4 3347129768 00 --%%-- --%%-- n --%%-- Elektronischer Volltext - Campuslizenz l01 23-03-12 2061 01 DE-520 3347129776 00 --%%-- --%%-- n --%%-- eBook, Link nur im Campusbereich nutzbar l01 23-03-12 2148 01 DE-950 3347129784 00 --%%-- eBook Springer --%%-- n Elektronischer Volltext - Campuslizenz l01 10-04-12 22 01 0018 Volltextzugang Campus https://doi.org/10.1007/978-1-4614-3122-0 22 01 0018 Nur für Angehörige der Universität Hamburg: Volltextzugang von außerhalb des Campus http://emedien.sub.uni-hamburg.de/han/SpringerEbooks/doi.org/10.1007/978-1-4614-3122-0 40 01 0007 Dieser Titel ist Teil einer Datenbank http://www.bibliothek.uni-regensburg.de/dbinfo/frontdoor.php?titel_id=10159&bibid=SUBGO 40 01 0007 Volltext, Campuszugriff http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4614-3122-0 40 01 0007 Volltext, Externer Zugriff http://han.sub.uni-goettingen.de/han/Springer-eBook-EarthEnvironmentalScience/dx.doi.org/10.1007/978-1-4614-3122-0 60 01 0705 Volltextzugang Campus https://doi.org/10.1007/978-1-4614-3122-0 62 01 0028 https://doi.org/10.1007/978-1-4614-3122-0 65 01 0003 Volltextzugang Campus https://doi.org/10.1007/978-1-4614-3122-0 110 01 3110 https://doi.org/10.1007/978-1-4614-3122-0 120 01 0715 http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4614-3122-0 120 02 0715 http://49gbv-uob-primo.hosted.exlibrisgroup.com/openurl/49GBV_UOB/UOB_services_page?u.ignore_date_coverage=true&rft.mms_id=991016137182703501 120 03 0715 http://49gbv-uob-primo.hosted.exlibrisgroup.com/openurl/49GBV_UOB/UOB_services_page?u.ignore_date_coverage=true&rft.mms_id=991016137182703501 285 01 0517 E-books (Springer) https://doi.org/10.1007/978-1-4614-3122-0 370 01 4370 E-Book: Zugriff im HCU-Netz. 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Patil Boston, MA Springer US 2012 Online-Ressource (XVIII, 297p. 145 illus., 1 illus. in color, digital) Text txt rdacontent Computermedien c rdamedia Online-Ressource cr rdacarrier Environmental and Ecological Statistics 6 SpringerLink Bücher Description based upon print version of record Multivariate Methods of Representing Relations in R for PrioritizationPurposes; Preface; Acknowledgments; About the Authors; Contents; Chapter 1: Motivation and Computation; Plan of Presentation; Data Domain; Architecture of R; References; Part I: Synergistic Scalings, Contingent Clustering and Distance Domains; Chapter 2: Suites of Scalings; Standardized Scaling as Universal Units; Relative Rank Rescaling; Representing Relations Among Multiple Measures; References; Chapter 3: Rotational Rescaling and Disposable Dimensions; Principal Component Composites; References Chapter 4: Comparative Clustering for Contingent CollectivesDisparities and Dendrograms; Cutting Clusters; Comparing Cluster Collectives; Exploring Exchange; Tagging Trees; Contingent Cartography; Computational Considerations and Characterizing Collectives; References; Chapter 5: Distance Domains, Skeletal Structures, and Representative Ranks; Contingent Coordinates in Distance Domains; Networks of Neighbors, Simple String Structure, and Satellite Structure; Function 5.1: NaborNet Function for Making Networks of Neighboring Centroids; k Nearest Neighbors Function 5.2: Naboring Function for Determining k Nearest NeighborsSkeletal Subset as Comparative Core; Sequence Scaling and Representative Ranks; Function 5.3: PlacRank Function for Converting a Data Frame to Place Ranks; Representative Ranks; Function 5.4: GroupRnk Function for Compiling Key Ranks of Collectives (Minimum, First Quartile, Median, Third Quartile, and Maximum) from Case-Level Rankings; References; Part II: Precedence and Progressive Prioritization; Chapter 6: Ascribed Advantage, Subordination Schematic, and ORDIT Ordering Ascribed Advantage, Subordinate Status, and Indefinite InstancesSubordination Schematic; Ordering Dually in Triangles; Product-Order Rating Regime; Function 6.1: ProdOrdr Function for ORDIT Ordering and Salient Scaling According to Product-Order Protocols; References; Chapter 7: Precedence Plots, Coordinated Criteria, and Rank Relations; Precedence Plots; Function 7.1: TrpzTrpl Function for Precedence Plots Based on Trapezoidal Triplet; Indicator Integration and Condensation; Rank Range Relations; Function 7.2: RankRods Function for Plotting Augmented Rank Range Rods; References Chapter 8: Case Comparisons and Precedence PoolsConventional Criteria; Representative Ranks as Case Criteria; Function 8.1: CasRnkos Function for Determining Rank Order Statistics of Cases; Partial Precedence Pools; Function 8.2: SubSteps Function for Determining Partial Pools of SS Levels; Function 8.3: Agrg8Adv Function for Determining Partial Pools of AA Levels; Function 8.4: PrtlPool Function for Determining ORDITs of Partial Pools; Function 8.5: PoolPlot Facility for Generating Precedence Plots for Partial Pools; References; Chapter 9: Distal Data and Indicator Interactions Distal Data and End Extensions Ganapati P. Patil Supporting the assertion that multiple views of data have a greater prospect of revealing prominent patterns than single views, this book provides a portal into the open source data analysis system called R though exposition by example Statistics Statistics Patil, Ganapati P. 1934- (DE-588)130636991 (DE-627)50491443X (DE-576)298314401 oth 9781461431213 Buchausg. u.d.T. 978-1-461-43121-3 https://doi.org/10.1007/978-1-4614-3122-0 Verlag Volltext http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4614-3122-0 Verlag Volltext https://zbmath.org/?q=an:1284.62029 B:ZBM 2021-04-12 Verlag Zentralblatt MATH Inhaltstext https://external.dandelon.com/download/attachments/dandelon/ids/DE004AD06E9623DD37820C12579F6004B708C.pdf V:DE-601 X:AGI pdf/application 2017-12-02 Verlag Inhaltsverzeichnis (DE-627)715040677 ZDB-2-EES 2012 GBV_ILN_22 ISIL_DE-18 SYSFLAG_1 GBV_KXP SSG-OPC-MAT GBV_ILN_22_i05715 GBV_ILN_40 ISIL_DE-7 GBV_ILN_60 ISIL_DE-705 GBV_ILN_62 ISIL_DE-28 GBV_ILN_65 ISIL_DE-3 GBV_ILN_110 ISIL_DE-Luen4 GBV_ILN_120 ISIL_DE-715 GBV_ILN_285 ISIL_DE-517 GBV_ILN_370 ISIL_DE-1373 GBV_ILN_2027 ISIL_DE-105 GBV_ILN_2050 ISIL_DE-Zi4 GBV_ILN_2061 ISIL_DE-520 GBV_ILN_2148 ISIL_DE-950 GBV ExPruef BO 045F 519.5 045F 519.5/35 22 01 0018 1304066851 00 --%%-- --%%-- s --%%-- h57-ees Vervielfältigungen (z.B. 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Patil Boston, MA Springer US 2012 Online-Ressource (XVIII, 297p. 145 illus., 1 illus. in color, digital) Text txt rdacontent Computermedien c rdamedia Online-Ressource cr rdacarrier Environmental and Ecological Statistics 6 SpringerLink Bücher Description based upon print version of record Multivariate Methods of Representing Relations in R for PrioritizationPurposes; Preface; Acknowledgments; About the Authors; Contents; Chapter 1: Motivation and Computation; Plan of Presentation; Data Domain; Architecture of R; References; Part I: Synergistic Scalings, Contingent Clustering and Distance Domains; Chapter 2: Suites of Scalings; Standardized Scaling as Universal Units; Relative Rank Rescaling; Representing Relations Among Multiple Measures; References; Chapter 3: Rotational Rescaling and Disposable Dimensions; Principal Component Composites; References Chapter 4: Comparative Clustering for Contingent CollectivesDisparities and Dendrograms; Cutting Clusters; Comparing Cluster Collectives; Exploring Exchange; Tagging Trees; Contingent Cartography; Computational Considerations and Characterizing Collectives; References; Chapter 5: Distance Domains, Skeletal Structures, and Representative Ranks; Contingent Coordinates in Distance Domains; Networks of Neighbors, Simple String Structure, and Satellite Structure; Function 5.1: NaborNet Function for Making Networks of Neighboring Centroids; k Nearest Neighbors Function 5.2: Naboring Function for Determining k Nearest NeighborsSkeletal Subset as Comparative Core; Sequence Scaling and Representative Ranks; Function 5.3: PlacRank Function for Converting a Data Frame to Place Ranks; Representative Ranks; Function 5.4: GroupRnk Function for Compiling Key Ranks of Collectives (Minimum, First Quartile, Median, Third Quartile, and Maximum) from Case-Level Rankings; References; Part II: Precedence and Progressive Prioritization; Chapter 6: Ascribed Advantage, Subordination Schematic, and ORDIT Ordering Ascribed Advantage, Subordinate Status, and Indefinite InstancesSubordination Schematic; Ordering Dually in Triangles; Product-Order Rating Regime; Function 6.1: ProdOrdr Function for ORDIT Ordering and Salient Scaling According to Product-Order Protocols; References; Chapter 7: Precedence Plots, Coordinated Criteria, and Rank Relations; Precedence Plots; Function 7.1: TrpzTrpl Function for Precedence Plots Based on Trapezoidal Triplet; Indicator Integration and Condensation; Rank Range Relations; Function 7.2: RankRods Function for Plotting Augmented Rank Range Rods; References Chapter 8: Case Comparisons and Precedence PoolsConventional Criteria; Representative Ranks as Case Criteria; Function 8.1: CasRnkos Function for Determining Rank Order Statistics of Cases; Partial Precedence Pools; Function 8.2: SubSteps Function for Determining Partial Pools of SS Levels; Function 8.3: Agrg8Adv Function for Determining Partial Pools of AA Levels; Function 8.4: PrtlPool Function for Determining ORDITs of Partial Pools; Function 8.5: PoolPlot Facility for Generating Precedence Plots for Partial Pools; References; Chapter 9: Distal Data and Indicator Interactions Distal Data and End Extensions Ganapati P. Patil Supporting the assertion that multiple views of data have a greater prospect of revealing prominent patterns than single views, this book provides a portal into the open source data analysis system called R though exposition by example Statistics Statistics Patil, Ganapati P. 1934- (DE-588)130636991 (DE-627)50491443X (DE-576)298314401 oth 9781461431213 Buchausg. u.d.T. 978-1-461-43121-3 https://doi.org/10.1007/978-1-4614-3122-0 Verlag Volltext http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4614-3122-0 Verlag Volltext https://zbmath.org/?q=an:1284.62029 B:ZBM 2021-04-12 Verlag Zentralblatt MATH Inhaltstext https://external.dandelon.com/download/attachments/dandelon/ids/DE004AD06E9623DD37820C12579F6004B708C.pdf V:DE-601 X:AGI pdf/application 2017-12-02 Verlag Inhaltsverzeichnis (DE-627)715040677 ZDB-2-EES 2012 GBV_ILN_22 ISIL_DE-18 SYSFLAG_1 GBV_KXP SSG-OPC-MAT GBV_ILN_22_i05715 GBV_ILN_40 ISIL_DE-7 GBV_ILN_60 ISIL_DE-705 GBV_ILN_62 ISIL_DE-28 GBV_ILN_65 ISIL_DE-3 GBV_ILN_110 ISIL_DE-Luen4 GBV_ILN_120 ISIL_DE-715 GBV_ILN_285 ISIL_DE-517 GBV_ILN_370 ISIL_DE-1373 GBV_ILN_2027 ISIL_DE-105 GBV_ILN_2050 ISIL_DE-Zi4 GBV_ILN_2061 ISIL_DE-520 GBV_ILN_2148 ISIL_DE-950 GBV ExPruef BO 045F 519.5 045F 519.5/35 22 01 0018 1304066851 00 --%%-- --%%-- s --%%-- h57-ees Vervielfältigungen (z.B. 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Patil</subfield></datafield><datafield tag="520" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">Supporting the assertion that multiple views of data have a greater prospect of revealing prominent patterns than single views, this book provides a portal into the open source data analysis system called R though exposition by example</subfield></datafield><datafield tag="650" ind1=" " ind2="0"><subfield code="a">Statistics</subfield></datafield><datafield tag="650" ind1=" " ind2="0"><subfield code="a">Statistics</subfield></datafield><datafield tag="700" ind1="1" ind2=" "><subfield code="a">Patil, Ganapati P.</subfield><subfield code="d">1934-</subfield><subfield code="0">(DE-588)130636991</subfield><subfield code="0">(DE-627)50491443X</subfield><subfield code="0">(DE-576)298314401</subfield><subfield code="4">oth</subfield></datafield><datafield tag="776" ind1="1" ind2=" "><subfield code="z">9781461431213</subfield></datafield><datafield tag="776" ind1="0" ind2="8"><subfield code="i">Buchausg. 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Wayne L. Myers • Ganapati P. Patil Multivariate Methods of Representing Relations in R for Prioritization Purposes Selective Scaling, Comparative Clustering, Collective Criteria and Sequenced Sets fyA Springer Contents … Motivation and Computation Plan of Presentation Data Domain Architecture of R References … Part I Synergistic Scalings, Contingent Clustering and Distance Domains … Suites of Scalings Standardized Scaling as Universal Units Relative Rank Rescaling Representing Relations Among Multiple Measures References … Rotational Rescaling and Disposable Dimensions Principal Component Composites References … Comparative Clustering for Contingent Collectives Disparities and Dendrograms Cutting Clusters Comparing Cluster Collectives Exploring Exchange Tagging Trees Contingent Cartography Computational Considerations and Characterizing Collectives References … xvi … Contents Distance Domains, Skeletal Structures, and Representative Ranks Contingent Coordinates in Distance Domains Networks of Neighbors, Simple String Structure, and Satellite Structure Function … NaborNet Function for Making Networks of Neighboring Centroids k Nearest Neighbors Function … Naboring Function for Determining k Nearest Neighbors Skeletal Subset as Comparative Core Sequence Scaling and Representative Ranks Function … PlacRank Function for Converting a Data Frame to Place Ranks Representative Ranks Function … GroupRnk Function for Compiling Key Ranks of Collectives (Minimum, First Quartile, Median, Third Quartile, and Maximum) from Case-Level Rankings References Part II … Precedence and Progressive Prioritization Ascribed Advantage, Subordination Schematic, and ORDIT Ordering Ascribed Advantage, Subordinate Status, and Indefinite Instances Subordination Schematic Ordering Dually in Triangles Product-Order Rating Regime Function … ProdOrdr Function for ORDIT Ordering and Salient Scaling According to Product-Order Protocols References Precedence Plots, Coordinated Criteria, and Rank Relations Precedence Plots Function … TrpzTrpl Function for Precedence Plots Based on Trapezoidal Triplet Indicator Integration and Condensation Rank Range Relations Function … RankRods Function for Plotting Augmented Rank Range Rods References … Contents xvii … Case Comparisons and Precedence Pools Conventional Criteria Representative Ranks as Case Criteria Function … CasRnkos Function for Determining Rank Order Statistics of Cases Partial Precedence Pools Function … SubSteps Function for Determining Partial Pools of SS Levels Function … Agrg8Adv Function for Determining Partial Pools of AA Levels Function … PrtlPool Function for Determining ORDITs of Partial Pools Function … PoolPlot Facility for Generating Precedence Plots for Partial Pools References … Distal Data and Indicator Interactions Distal Data and End Extensions Function … Xtremity Function Facility for Determining Distal Data from Ranks '. Indicator Interaction and Median (Mis)Matching Function … MdnMsMch Function for Determining Difference between Indicator Rank and Median of Ranks for other Indicators Conditional Complement Reference … Landscape Linkage for Prioritizing Proximate Patches Function … Salient Function for Order of Salient Scaling Based on Place-Ranks Function … Primary Function for Setting Up Frame of Zones at Initial Stage Function … Fringe Function for Bordering Zones … Function … Annex Function for Incorporating Zones of the Current Expansion Contiguous Complement Function … Complmnt Function for Assigning Complementary Ratings in Progressive Expansion of Selections Reference … Constellations of Criteria Data Format Ecological Value Indicators Ecological Sensitivity Indicators Human Pressure Indicators Salient Scaling Reference … xviii Contents … Severity Setting for Human Health Data Files Indicator Screening Salient Scaling : First Quartile of Severity .• Precedence Part III … Transformation Techniques and Virtual Variates … Matrix Methods for Multiple Measures Linear Transformation and Hybridization Back Transformation by Inverse Transpose, Symmetric, and Orthogonal Vector Magnitude, Length, or Norm and Euclidean Distance Statistics of Transformation Invariant Vectors, Eigenvalues, Modal Matrix, and Spectral Matrix Decorrelation of Standardized Variates Decorrelation of Original Variates Linear Filter References … Segregating Sets Along Directions of Discrimination Within-Groups and Collective Variation Between-Groups Variation Formulation and Computation Canonical Variates Mahalanobis Generalized Distance Special Spaces References Appendix … Printout of BAMBI.txt File of Pennsylvania Hexagon Data … Appendix … R~Workshop I—Getting Started with R … Appendix … R~Workshop II—Data Exploration with R … Appendix … R~Workshop III—Data Relations … Appendix … R~Workshop IV—Analysis of Variance and Covariance … Appendix … Glossary of Names Designating Data (R Objects) Index … |
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Myers, Ganapati P. 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Patil</subfield></datafield><datafield tag="520" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">Supporting the assertion that multiple views of data have a greater prospect of revealing prominent patterns than single views, this book provides a portal into the open source data analysis system called R though exposition by example</subfield></datafield><datafield tag="650" ind1=" " ind2="0"><subfield code="a">Statistics</subfield></datafield><datafield tag="650" ind1=" " ind2="0"><subfield code="a">Statistics</subfield></datafield><datafield tag="700" ind1="1" ind2=" "><subfield code="a">Patil, Ganapati P.</subfield><subfield code="d">1934-</subfield><subfield code="0">(DE-588)130636991</subfield><subfield code="0">(DE-627)50491443X</subfield><subfield code="0">(DE-576)298314401</subfield><subfield code="4">oth</subfield></datafield><datafield tag="776" ind1="1" ind2=" "><subfield code="z">9781461431213</subfield></datafield><datafield tag="776" ind1="0" ind2="8"><subfield code="i">Buchausg. 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