Models for Ecological Data : An Introduction
Frontmatter -- Contents -- Preface -- 1. Models in Context -- 2. Model Elements: Application to Population Growth -- 3. Point Estimation: Maximum Likelihood and the Method of Moments -- 4. Elements of the Bayesian Approach -- 5. Confidence Envelopes and Prediction Intervals -- 6. Model Assessment an...
Ausführliche Beschreibung
Gespeichert in:
| Autor*in: |
Clark, James S [verfasserIn] |
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| Format: |
E-Book |
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| Sprache: |
Englisch |
| Erschienen: |
Princeton, NJ: Princeton University Press ; 2020 |
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| Rechteinformationen: |
Restricted Access |
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| Schlagwörter: |
Environmental sciences, Mathematical models SCIENCE / Environmental Science (see also Chemistry / Environmental) |
|---|
| Umfang: |
1 Online-Ressource (632 p) ; 163 line illus. 21 tables |
|---|---|
| Beschreibung: |
Mode of access: Internet via World Wide Web. |
| Reproduktion: |
[Online-Ausgabe] |
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| Links: | |
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| ISBN: |
978-0-691-22012-3 |
| DOI / URN: |
10.1515/9780691220123 |
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| 520 | |a Frontmatter -- Contents -- Preface -- 1. Models in Context -- 2. Model Elements: Application to Population Growth -- 3. Point Estimation: Maximum Likelihood and the Method of Moments -- 4. Elements of the Bayesian Approach -- 5. Confidence Envelopes and Prediction Intervals -- 6. Model Assessment and Selection -- 7. Computational Bayes: Introduction to Tools Simulation -- 8. A Closer Look at Hierarchical Structures -- 9. Time -- 10. Space-Time -- 11. Some Concluding Perspectives -- References -- INDEX | ||
| 520 | |a The environmental sciences are undergoing a revolution in the use of models and data. Facing ecological data sets of unprecedented size and complexity, environmental scientists are struggling to understand and exploit powerful new statistical tools for making sense of ecological processes. In Models for Ecological Data, James Clark introduces ecologists to these modern methods in modeling and computation. Assuming only basic courses in calculus and statistics, the text introduces readers to basic maximum likelihood and then works up to more advanced topics in Bayesian modeling and computation. Clark covers both classical statistical approaches and powerful new computational tools and describes how complexity can motivate a shift from classical to Bayesian methods. Through an available lab manual, the book introduces readers to the practical work of data modeling and computation in the language R. Based on a successful course at Duke University and National Science Foundation-funded institutes on hierarchical modeling, Models for Ecological Data will enable ecologists and other environmental scientists to develop useful models that make sense of ecological data. Consistent treatment from classical to modern Bayes Underlying distribution theory to algorithm development Many examples and applications Does not assume statistical background Extensive supporting appendixes Accompanying lab manual in R | ||
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Based on a successful course at Duke University and National Science Foundation-funded institutes on hierarchical modeling, Models for Ecological Data will enable ecologists and other environmental scientists to develop useful models that make sense of ecological data. Consistent treatment from classical to modern Bayes Underlying distribution theory to algorithm development Many examples and applications Does not assume statistical background Extensive supporting appendixes Accompanying lab manual in R [Online-Ausgabe] Mode of access: Internet via World Wide Web. In English Ecology Mathematical models Environmental sciences Mathematical models SCIENCE / Environmental Science (see also Chemistry / Environmental) Dirichlet distribution Fisher Information Hadamard product Poisson Weibull distribution autocorrelation autocovariance beta distribution beta-binomial binomial distribution completing the square confidence interval correlation covariance differential equation eigenanalysis exponential distribution extreme value distribution fecundity frequentist gamma distribution generation time integrated analysis inverse gamma kriging logistic population growth longitudinal model multinomial negative binomial positive definite matrix https://www.degruyter.com/isbn/9780691220123 X:GRUY Verlag lizenzpflichtig https://doi.org/10.1515/9780691220123?locatt=mode:legacy X:GRUY Resolving-System lizenzpflichtig https://www.degruyter.com/cover/covers/9780691220123.jpg X:GRUY Verlag Cover EBA-BACKALL EBA-EBACKALL EBA-EBKALL EBA-EEBKALL EBA-ESTMALL EBA-PPALL EBA-STMALL GBV-deGruyter-alles GBV_ILN_21 ISIL_DE-46 SYSFLAG_1 GBV_KXP SSG-OLC-PHA GBV_ILN_22 ISIL_DE-18 GBV_ILN_23 ISIL_DE-830 GBV_ILN_24 ISIL_DE-8 GBV_ILN_34 ISIL_DE-18-302 GBV_ILN_65 ISIL_DE-3 GBV_ILN_69 ISIL_DE-9 GBV_ILN_90 ISIL_DE-Hil2 GBV_ILN_110 ISIL_DE-Luen4 GBV_ILN_120 ISIL_DE-715 GBV_ILN_122 ISIL_DE-897 GBV_ILN_130 ISIL_DE-700 GBV_ILN_140 ISIL_DE-839 GBV_ILN_147 ISIL_DE-Fl3 GBV_ILN_264 ISIL_DE-897-1 GBV_ILN_370 ISIL_DE-1373 GBV_ILN_736 GBV_ILN_2001 ISIL_DE-21 GBV_ILN_2006 ISIL_DE-14 GBV_ILN_2010 ISIL_DE-15 GBV_ILN_2020 ISIL_DE-Ch1 GBV_ILN_2027 ISIL_DE-105 GBV_ILN_2044 ISIL_DE-751 GBV_ILN_2045 ISIL_DE-Mit1 GBV_ILN_2050 ISIL_DE-Zi4 GBV_ILN_2063 ISIL_DE-951 GBV_ILN_2118 ISIL_DE-Mh35 BO 045F 577.01/5118 21 01 0046 3809716642 ebook_2023_degruyter_ebs Freie Nutzung im <a href="http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:46-campusnetz9" Target="_blank">Campusnetz</a> der Universitaet und der Hochschulen im Lande Bremen zza 20-11-20 22 01 0018 4110412021 00 --%%-- --%%-- s --%%-- SUBedegebs zu 02-04-22 23 01 0830 3809732060 olr-degruyter3 i z 20-11-20 24 01 0008 380548772X 00 --%%-- --%%-- s --%%-- olr-dgebs Vervielfältigungen (z.B. 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In English Ecology Mathematical models Environmental sciences Mathematical models SCIENCE / Environmental Science (see also Chemistry / Environmental) Dirichlet distribution Fisher Information Hadamard product Poisson Weibull distribution autocorrelation autocovariance beta distribution beta-binomial binomial distribution completing the square confidence interval correlation covariance differential equation eigenanalysis exponential distribution extreme value distribution fecundity frequentist gamma distribution generation time integrated analysis inverse gamma kriging logistic population growth longitudinal model multinomial negative binomial positive definite matrix https://www.degruyter.com/isbn/9780691220123 X:GRUY Verlag lizenzpflichtig https://doi.org/10.1515/9780691220123?locatt=mode:legacy X:GRUY Resolving-System lizenzpflichtig https://www.degruyter.com/cover/covers/9780691220123.jpg X:GRUY Verlag Cover EBA-BACKALL EBA-EBACKALL EBA-EBKALL EBA-EEBKALL EBA-ESTMALL EBA-PPALL EBA-STMALL GBV-deGruyter-alles GBV_ILN_21 ISIL_DE-46 SYSFLAG_1 GBV_KXP SSG-OLC-PHA GBV_ILN_22 ISIL_DE-18 GBV_ILN_23 ISIL_DE-830 GBV_ILN_24 ISIL_DE-8 GBV_ILN_34 ISIL_DE-18-302 GBV_ILN_65 ISIL_DE-3 GBV_ILN_69 ISIL_DE-9 GBV_ILN_90 ISIL_DE-Hil2 GBV_ILN_110 ISIL_DE-Luen4 GBV_ILN_120 ISIL_DE-715 GBV_ILN_122 ISIL_DE-897 GBV_ILN_130 ISIL_DE-700 GBV_ILN_140 ISIL_DE-839 GBV_ILN_147 ISIL_DE-Fl3 GBV_ILN_264 ISIL_DE-897-1 GBV_ILN_370 ISIL_DE-1373 GBV_ILN_736 GBV_ILN_2001 ISIL_DE-21 GBV_ILN_2006 ISIL_DE-14 GBV_ILN_2010 ISIL_DE-15 GBV_ILN_2020 ISIL_DE-Ch1 GBV_ILN_2027 ISIL_DE-105 GBV_ILN_2044 ISIL_DE-751 GBV_ILN_2045 ISIL_DE-Mit1 GBV_ILN_2050 ISIL_DE-Zi4 GBV_ILN_2063 ISIL_DE-951 GBV_ILN_2118 ISIL_DE-Mh35 BO 045F 577.01/5118 21 01 0046 3809716642 ebook_2023_degruyter_ebs Freie Nutzung im <a href="http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:46-campusnetz9" Target="_blank">Campusnetz</a> der Universitaet und der Hochschulen im Lande Bremen zza 20-11-20 22 01 0018 4110412021 00 --%%-- --%%-- s --%%-- SUBedegebs zu 02-04-22 23 01 0830 3809732060 olr-degruyter3 i z 20-11-20 24 01 0008 380548772X 00 --%%-- --%%-- s --%%-- olr-dgebs Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Die Weitergabe an Dritte sowie systematisches Downloaden sind untersagt. Zugriff auf den Volltext nur für Universitätsangehörige innerhalb des Netzes der Universität Kiel (Campuslizenz). z 17-11-20 34 01 3551 4080499353 OLR-EBAKALL-EBS Zugriff nur im Netz der HAW Hamburg z 05-03-22 65 01 0003 4420166436 DeGruyter-EBA Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Die Weitergabe an Dritte sowie systematisches Downloaden sind untersagt. z 28-11-23 69 01 0009 3908783054 Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Die Weitergabe an Dritte sowie systematisches Downloaden sind untersagt. BF_dG z 13-04-21 90 01 3090 3809762687 OLR-HILdegruyter Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Die Weitergabe an Dritte sowie systematisches Downloaden sind untersagt. z 20-11-20 110 01 3110 3809777439 OLR-DEGRUYTER-EBS-2018 Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Die Weitergabe an Dritte sowie systematisches Downloaden sind untersagt. Volltextzugriff nur für berechtigte Personen über das Campusnetz z 20-11-20 120 01 0715 381422390X 00 --%%-- --%%-- g --%%-- alma z 27-11-20 122 01 0897 3809658995 OLR-deGruyter-EBS Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Keine Weitergabe an Dritte. Kein systematisches Downloaden durch Robots z 20-11-20 130 01 0700 3986910301 00 --%%-- --%%-- s --%%-- OLR-deGruyter-EBA-EBKALL Vervielfältigungen (z.B. 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Kein systematisches Downloaden durch Robots. i z 10-03-22 736 01 4736 4493807911 DeGryuterEBS2024 verv zeg 29-02-24 2001 01 DE-21 3937075259 00 --%%-- --%%-- --%%-- kp l01 11-06-21 2006 01 DE-14 4427461565 00 --%%-- --%%-- --%%-- --%%-- l01 06-12-23 2010 01 DE-15 4427256015 00 --%%-- --%%-- --%%-- n Elektronischer Volltext - Campuslizenz l01 06-12-23 2020 01 DE-Ch1 4439062156 00 --%%-- --%%-- --%%-- n Campuslizenz l01 16-12-23 2027 01 DE-105 4460621576 00 --%%-- --%%-- --%%-- n Campuslizenz l01 17-01-24 2044 01 DE-751 4586900571 00 --%%-- eBook de Gruyter --%%-- n Campuslizenz bis 30.09.2025. Bitte beachten Sie die Nutzungshinweise auf unserer Homepage (de Gruyter) l01 03-10-24 2045 01 DE-Mit1 4490353286 00 --%%-- --%%-- --%%-- n Volltext - Campuslizenz l01 22-02-24 2050 01 DE-Zi4 4439062164 00 --%%-- --%%-- --%%-- n Zugriff im HSZG-Campusnetz. 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9780691220123 978-0-691-22012-3 10.1515/9780691220123 doi (DE-627)1738078108 (DE-599)KEP059265396 (DE-B1597)571603 (EBP)059265396 DE-627 eng DE-627 rda eng XD-US QH541.15.M3 SCI026000 bisacsh 577.01/5118 Clark, James S verfasserin aut Models for Ecological Data An Introduction James S. Clark Princeton, NJ Princeton University Press [2020] 1 Online-Ressource (632 p) 163 line illus. 21 tables Text txt rdacontent Computermedien c rdamedia Online-Ressource cr rdacarrier Restricted Access Controlled Vocabulary for Access Rights http://purl.org/coar/access_right/c_16ec Frontmatter -- Contents -- Preface -- 1. Models in Context -- 2. Model Elements: Application to Population Growth -- 3. Point Estimation: Maximum Likelihood and the Method of Moments -- 4. Elements of the Bayesian Approach -- 5. Confidence Envelopes and Prediction Intervals -- 6. Model Assessment and Selection -- 7. Computational Bayes: Introduction to Tools Simulation -- 8. A Closer Look at Hierarchical Structures -- 9. Time -- 10. Space-Time -- 11. Some Concluding Perspectives -- References -- INDEX The environmental sciences are undergoing a revolution in the use of models and data. Facing ecological data sets of unprecedented size and complexity, environmental scientists are struggling to understand and exploit powerful new statistical tools for making sense of ecological processes. In Models for Ecological Data, James Clark introduces ecologists to these modern methods in modeling and computation. Assuming only basic courses in calculus and statistics, the text introduces readers to basic maximum likelihood and then works up to more advanced topics in Bayesian modeling and computation. Clark covers both classical statistical approaches and powerful new computational tools and describes how complexity can motivate a shift from classical to Bayesian methods. Through an available lab manual, the book introduces readers to the practical work of data modeling and computation in the language R. Based on a successful course at Duke University and National Science Foundation-funded institutes on hierarchical modeling, Models for Ecological Data will enable ecologists and other environmental scientists to develop useful models that make sense of ecological data. Consistent treatment from classical to modern Bayes Underlying distribution theory to algorithm development Many examples and applications Does not assume statistical background Extensive supporting appendixes Accompanying lab manual in R [Online-Ausgabe] Mode of access: Internet via World Wide Web. In English Ecology Mathematical models Environmental sciences Mathematical models SCIENCE / Environmental Science (see also Chemistry / Environmental) Dirichlet distribution Fisher Information Hadamard product Poisson Weibull distribution autocorrelation autocovariance beta distribution beta-binomial binomial distribution completing the square confidence interval correlation covariance differential equation eigenanalysis exponential distribution extreme value distribution fecundity frequentist gamma distribution generation time integrated analysis inverse gamma kriging logistic population growth longitudinal model multinomial negative binomial positive definite matrix https://www.degruyter.com/isbn/9780691220123 X:GRUY Verlag lizenzpflichtig https://doi.org/10.1515/9780691220123?locatt=mode:legacy X:GRUY Resolving-System lizenzpflichtig https://www.degruyter.com/cover/covers/9780691220123.jpg X:GRUY Verlag Cover EBA-BACKALL EBA-EBACKALL EBA-EBKALL EBA-EEBKALL EBA-ESTMALL EBA-PPALL EBA-STMALL GBV-deGruyter-alles GBV_ILN_21 ISIL_DE-46 SYSFLAG_1 GBV_KXP SSG-OLC-PHA GBV_ILN_22 ISIL_DE-18 GBV_ILN_23 ISIL_DE-830 GBV_ILN_24 ISIL_DE-8 GBV_ILN_34 ISIL_DE-18-302 GBV_ILN_65 ISIL_DE-3 GBV_ILN_69 ISIL_DE-9 GBV_ILN_90 ISIL_DE-Hil2 GBV_ILN_110 ISIL_DE-Luen4 GBV_ILN_120 ISIL_DE-715 GBV_ILN_122 ISIL_DE-897 GBV_ILN_130 ISIL_DE-700 GBV_ILN_140 ISIL_DE-839 GBV_ILN_147 ISIL_DE-Fl3 GBV_ILN_264 ISIL_DE-897-1 GBV_ILN_370 ISIL_DE-1373 GBV_ILN_736 GBV_ILN_2001 ISIL_DE-21 GBV_ILN_2006 ISIL_DE-14 GBV_ILN_2010 ISIL_DE-15 GBV_ILN_2020 ISIL_DE-Ch1 GBV_ILN_2027 ISIL_DE-105 GBV_ILN_2044 ISIL_DE-751 GBV_ILN_2045 ISIL_DE-Mit1 GBV_ILN_2050 ISIL_DE-Zi4 GBV_ILN_2063 ISIL_DE-951 GBV_ILN_2118 ISIL_DE-Mh35 BO 045F 577.01/5118 21 01 0046 3809716642 ebook_2023_degruyter_ebs Freie Nutzung im <a href="http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:46-campusnetz9" Target="_blank">Campusnetz</a> der Universitaet und der Hochschulen im Lande Bremen zza 20-11-20 22 01 0018 4110412021 00 --%%-- --%%-- s --%%-- SUBedegebs zu 02-04-22 23 01 0830 3809732060 olr-degruyter3 i z 20-11-20 24 01 0008 380548772X 00 --%%-- --%%-- s --%%-- olr-dgebs Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Die Weitergabe an Dritte sowie systematisches Downloaden sind untersagt. Zugriff auf den Volltext nur für Universitätsangehörige innerhalb des Netzes der Universität Kiel (Campuslizenz). z 17-11-20 34 01 3551 4080499353 OLR-EBAKALL-EBS Zugriff nur im Netz der HAW Hamburg z 05-03-22 65 01 0003 4420166436 DeGruyter-EBA Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Die Weitergabe an Dritte sowie systematisches Downloaden sind untersagt. z 28-11-23 69 01 0009 3908783054 Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Die Weitergabe an Dritte sowie systematisches Downloaden sind untersagt. BF_dG z 13-04-21 90 01 3090 3809762687 OLR-HILdegruyter Vervielfältigungen (z.B. 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Kein systematisches Downloaden durch Robots. i z 10-03-22 736 01 4736 4493807911 DeGryuterEBS2024 verv zeg 29-02-24 2001 01 DE-21 3937075259 00 --%%-- --%%-- --%%-- kp l01 11-06-21 2006 01 DE-14 4427461565 00 --%%-- --%%-- --%%-- --%%-- l01 06-12-23 2010 01 DE-15 4427256015 00 --%%-- --%%-- --%%-- n Elektronischer Volltext - Campuslizenz l01 06-12-23 2020 01 DE-Ch1 4439062156 00 --%%-- --%%-- --%%-- n Campuslizenz l01 16-12-23 2027 01 DE-105 4460621576 00 --%%-- --%%-- --%%-- n Campuslizenz l01 17-01-24 2044 01 DE-751 4586900571 00 --%%-- eBook de Gruyter --%%-- n Campuslizenz bis 30.09.2025. Bitte beachten Sie die Nutzungshinweise auf unserer Homepage (de Gruyter) l01 03-10-24 2045 01 DE-Mit1 4490353286 00 --%%-- --%%-- --%%-- n Volltext - Campuslizenz l01 22-02-24 2050 01 DE-Zi4 4439062164 00 --%%-- --%%-- --%%-- n Zugriff im HSZG-Campusnetz. 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9780691220123 978-0-691-22012-3 10.1515/9780691220123 doi (DE-627)1738078108 (DE-599)KEP059265396 (DE-B1597)571603 (EBP)059265396 DE-627 eng DE-627 rda eng XD-US QH541.15.M3 SCI026000 bisacsh 577.01/5118 Clark, James S verfasserin aut Models for Ecological Data An Introduction James S. Clark Princeton, NJ Princeton University Press [2020] 1 Online-Ressource (632 p) 163 line illus. 21 tables Text txt rdacontent Computermedien c rdamedia Online-Ressource cr rdacarrier Restricted Access Controlled Vocabulary for Access Rights http://purl.org/coar/access_right/c_16ec Frontmatter -- Contents -- Preface -- 1. Models in Context -- 2. Model Elements: Application to Population Growth -- 3. Point Estimation: Maximum Likelihood and the Method of Moments -- 4. Elements of the Bayesian Approach -- 5. Confidence Envelopes and Prediction Intervals -- 6. Model Assessment and Selection -- 7. Computational Bayes: Introduction to Tools Simulation -- 8. A Closer Look at Hierarchical Structures -- 9. Time -- 10. Space-Time -- 11. Some Concluding Perspectives -- References -- INDEX The environmental sciences are undergoing a revolution in the use of models and data. Facing ecological data sets of unprecedented size and complexity, environmental scientists are struggling to understand and exploit powerful new statistical tools for making sense of ecological processes. In Models for Ecological Data, James Clark introduces ecologists to these modern methods in modeling and computation. Assuming only basic courses in calculus and statistics, the text introduces readers to basic maximum likelihood and then works up to more advanced topics in Bayesian modeling and computation. Clark covers both classical statistical approaches and powerful new computational tools and describes how complexity can motivate a shift from classical to Bayesian methods. Through an available lab manual, the book introduces readers to the practical work of data modeling and computation in the language R. Based on a successful course at Duke University and National Science Foundation-funded institutes on hierarchical modeling, Models for Ecological Data will enable ecologists and other environmental scientists to develop useful models that make sense of ecological data. Consistent treatment from classical to modern Bayes Underlying distribution theory to algorithm development Many examples and applications Does not assume statistical background Extensive supporting appendixes Accompanying lab manual in R [Online-Ausgabe] Mode of access: Internet via World Wide Web. In English Ecology Mathematical models Environmental sciences Mathematical models SCIENCE / Environmental Science (see also Chemistry / Environmental) Dirichlet distribution Fisher Information Hadamard product Poisson Weibull distribution autocorrelation autocovariance beta distribution beta-binomial binomial distribution completing the square confidence interval correlation covariance differential equation eigenanalysis exponential distribution extreme value distribution fecundity frequentist gamma distribution generation time integrated analysis inverse gamma kriging logistic population growth longitudinal model multinomial negative binomial positive definite matrix https://www.degruyter.com/isbn/9780691220123 X:GRUY Verlag lizenzpflichtig https://doi.org/10.1515/9780691220123?locatt=mode:legacy X:GRUY Resolving-System lizenzpflichtig https://www.degruyter.com/cover/covers/9780691220123.jpg X:GRUY Verlag Cover EBA-BACKALL EBA-EBACKALL EBA-EBKALL EBA-EEBKALL EBA-ESTMALL EBA-PPALL EBA-STMALL GBV-deGruyter-alles GBV_ILN_21 ISIL_DE-46 SYSFLAG_1 GBV_KXP SSG-OLC-PHA GBV_ILN_22 ISIL_DE-18 GBV_ILN_23 ISIL_DE-830 GBV_ILN_24 ISIL_DE-8 GBV_ILN_34 ISIL_DE-18-302 GBV_ILN_65 ISIL_DE-3 GBV_ILN_69 ISIL_DE-9 GBV_ILN_90 ISIL_DE-Hil2 GBV_ILN_110 ISIL_DE-Luen4 GBV_ILN_120 ISIL_DE-715 GBV_ILN_122 ISIL_DE-897 GBV_ILN_130 ISIL_DE-700 GBV_ILN_140 ISIL_DE-839 GBV_ILN_147 ISIL_DE-Fl3 GBV_ILN_264 ISIL_DE-897-1 GBV_ILN_370 ISIL_DE-1373 GBV_ILN_736 GBV_ILN_2001 ISIL_DE-21 GBV_ILN_2006 ISIL_DE-14 GBV_ILN_2010 ISIL_DE-15 GBV_ILN_2020 ISIL_DE-Ch1 GBV_ILN_2027 ISIL_DE-105 GBV_ILN_2044 ISIL_DE-751 GBV_ILN_2045 ISIL_DE-Mit1 GBV_ILN_2050 ISIL_DE-Zi4 GBV_ILN_2063 ISIL_DE-951 GBV_ILN_2118 ISIL_DE-Mh35 BO 045F 577.01/5118 21 01 0046 3809716642 ebook_2023_degruyter_ebs Freie Nutzung im <a href="http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:46-campusnetz9" Target="_blank">Campusnetz</a> der Universitaet und der Hochschulen im Lande Bremen zza 20-11-20 22 01 0018 4110412021 00 --%%-- --%%-- s --%%-- SUBedegebs zu 02-04-22 23 01 0830 3809732060 olr-degruyter3 i z 20-11-20 24 01 0008 380548772X 00 --%%-- --%%-- s --%%-- olr-dgebs Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Die Weitergabe an Dritte sowie systematisches Downloaden sind untersagt. Zugriff auf den Volltext nur für Universitätsangehörige innerhalb des Netzes der Universität Kiel (Campuslizenz). z 17-11-20 34 01 3551 4080499353 OLR-EBAKALL-EBS Zugriff nur im Netz der HAW Hamburg z 05-03-22 65 01 0003 4420166436 DeGruyter-EBA Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Die Weitergabe an Dritte sowie systematisches Downloaden sind untersagt. z 28-11-23 69 01 0009 3908783054 Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Die Weitergabe an Dritte sowie systematisches Downloaden sind untersagt. BF_dG z 13-04-21 90 01 3090 3809762687 OLR-HILdegruyter Vervielfältigungen (z.B. 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Based on a successful course at Duke University and National Science Foundation-funded institutes on hierarchical modeling, Models for Ecological Data will enable ecologists and other environmental scientists to develop useful models that make sense of ecological data. Consistent treatment from classical to modern Bayes Underlying distribution theory to algorithm development Many examples and applications Does not assume statistical background Extensive supporting appendixes Accompanying lab manual in R [Online-Ausgabe] Mode of access: Internet via World Wide Web. 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Die Weitergabe an Dritte sowie systematisches Downloaden sind untersagt.</subfield><subfield code="k">Volltextzugriff nur für berechtigte Personen über das Campusnetz</subfield><subfield code="y">z</subfield><subfield code="z">20-11-20</subfield></datafield><datafield tag="980" ind1=" " ind2=" "><subfield code="2">120</subfield><subfield code="1">01</subfield><subfield code="x">0715</subfield><subfield code="b">381422390X</subfield><subfield code="c">00</subfield><subfield code="f">--%%--</subfield><subfield code="d">--%%--</subfield><subfield code="e">g</subfield><subfield code="j">--%%--</subfield><subfield code="h">alma</subfield><subfield code="y">z</subfield><subfield code="z">27-11-20</subfield></datafield><datafield tag="980" ind1=" " ind2=" "><subfield code="2">122</subfield><subfield code="1">01</subfield><subfield code="x">0897</subfield><subfield code="b">3809658995</subfield><subfield code="h">OLR-deGruyter-EBS</subfield><subfield code="k">Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Keine Weitergabe an Dritte. Kein systematisches Downloaden durch Robots</subfield><subfield code="y">z</subfield><subfield code="z">20-11-20</subfield></datafield><datafield tag="980" ind1=" " ind2=" "><subfield code="2">130</subfield><subfield code="1">01</subfield><subfield code="x">0700</subfield><subfield code="b">3986910301</subfield><subfield code="c">00</subfield><subfield code="f">--%%--</subfield><subfield code="d">--%%--</subfield><subfield code="e">s</subfield><subfield code="j">--%%--</subfield><subfield code="h">OLR-deGruyter-EBA-EBKALL</subfield><subfield code="k">Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. 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Frontmatter -- Contents -- Preface -- 1. Models in Context -- 2. Model Elements: Application to Population Growth -- 3. Point Estimation: Maximum Likelihood and the Method of Moments -- 4. Elements of the Bayesian Approach -- 5. Confidence Envelopes and Prediction Intervals -- 6. Model Assessment and Selection -- 7. Computational Bayes: Introduction to Tools Simulation -- 8. A Closer Look at Hierarchical Structures -- 9. Time -- 10. Space-Time -- 11. Some Concluding Perspectives -- References -- INDEX The environmental sciences are undergoing a revolution in the use of models and data. Facing ecological data sets of unprecedented size and complexity, environmental scientists are struggling to understand and exploit powerful new statistical tools for making sense of ecological processes. In Models for Ecological Data, James Clark introduces ecologists to these modern methods in modeling and computation. Assuming only basic courses in calculus and statistics, the text introduces readers to basic maximum likelihood and then works up to more advanced topics in Bayesian modeling and computation. Clark covers both classical statistical approaches and powerful new computational tools and describes how complexity can motivate a shift from classical to Bayesian methods. Through an available lab manual, the book introduces readers to the practical work of data modeling and computation in the language R. Based on a successful course at Duke University and National Science Foundation-funded institutes on hierarchical modeling, Models for Ecological Data will enable ecologists and other environmental scientists to develop useful models that make sense of ecological data. Consistent treatment from classical to modern Bayes Underlying distribution theory to algorithm development Many examples and applications Does not assume statistical background Extensive supporting appendixes Accompanying lab manual in R |
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Frontmatter -- Contents -- Preface -- 1. Models in Context -- 2. Model Elements: Application to Population Growth -- 3. Point Estimation: Maximum Likelihood and the Method of Moments -- 4. Elements of the Bayesian Approach -- 5. Confidence Envelopes and Prediction Intervals -- 6. Model Assessment and Selection -- 7. Computational Bayes: Introduction to Tools Simulation -- 8. A Closer Look at Hierarchical Structures -- 9. Time -- 10. Space-Time -- 11. Some Concluding Perspectives -- References -- INDEX The environmental sciences are undergoing a revolution in the use of models and data. Facing ecological data sets of unprecedented size and complexity, environmental scientists are struggling to understand and exploit powerful new statistical tools for making sense of ecological processes. In Models for Ecological Data, James Clark introduces ecologists to these modern methods in modeling and computation. Assuming only basic courses in calculus and statistics, the text introduces readers to basic maximum likelihood and then works up to more advanced topics in Bayesian modeling and computation. Clark covers both classical statistical approaches and powerful new computational tools and describes how complexity can motivate a shift from classical to Bayesian methods. Through an available lab manual, the book introduces readers to the practical work of data modeling and computation in the language R. Based on a successful course at Duke University and National Science Foundation-funded institutes on hierarchical modeling, Models for Ecological Data will enable ecologists and other environmental scientists to develop useful models that make sense of ecological data. Consistent treatment from classical to modern Bayes Underlying distribution theory to algorithm development Many examples and applications Does not assume statistical background Extensive supporting appendixes Accompanying lab manual in R |
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Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Die Weitergabe an Dritte sowie systematisches Downloaden sind untersagt.</subfield><subfield code="k">Zugriff auf den Volltext nur für Universitätsangehörige innerhalb des Netzes der Universität Kiel (Campuslizenz).</subfield><subfield code="y">z</subfield><subfield code="z">17-11-20</subfield></datafield><datafield tag="980" ind1=" " ind2=" "><subfield code="2">34</subfield><subfield code="1">01</subfield><subfield code="x">3551</subfield><subfield code="b">4080499353</subfield><subfield code="h">OLR-EBAKALL-EBS</subfield><subfield code="k">Zugriff nur im Netz der HAW Hamburg</subfield><subfield code="y">z</subfield><subfield code="z">05-03-22</subfield></datafield><datafield tag="980" ind1=" " ind2=" "><subfield code="2">65</subfield><subfield code="1">01</subfield><subfield code="x">0003</subfield><subfield code="b">4420166436</subfield><subfield code="h">DeGruyter-EBA</subfield><subfield code="k">Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Die Weitergabe an Dritte sowie systematisches Downloaden sind untersagt.</subfield><subfield code="y">z</subfield><subfield code="z">28-11-23</subfield></datafield><datafield tag="980" ind1=" " ind2=" "><subfield code="2">69</subfield><subfield code="1">01</subfield><subfield code="x">0009</subfield><subfield code="b">3908783054</subfield><subfield code="k">Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Die Weitergabe an Dritte sowie systematisches Downloaden sind untersagt.</subfield><subfield code="u">BF_dG</subfield><subfield code="y">z</subfield><subfield code="z">13-04-21</subfield></datafield><datafield tag="980" ind1=" " ind2=" "><subfield code="2">90</subfield><subfield code="1">01</subfield><subfield code="x">3090</subfield><subfield code="b">3809762687</subfield><subfield code="h">OLR-HILdegruyter</subfield><subfield code="k">Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Die Weitergabe an Dritte sowie systematisches Downloaden sind untersagt.</subfield><subfield code="y">z</subfield><subfield code="z">20-11-20</subfield></datafield><datafield tag="980" ind1=" " ind2=" "><subfield code="2">110</subfield><subfield code="1">01</subfield><subfield code="x">3110</subfield><subfield code="b">3809777439</subfield><subfield code="h">OLR-DEGRUYTER-EBS-2018</subfield><subfield code="k">Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Die Weitergabe an Dritte sowie systematisches Downloaden sind untersagt.</subfield><subfield code="k">Volltextzugriff nur für berechtigte Personen über das Campusnetz</subfield><subfield code="y">z</subfield><subfield code="z">20-11-20</subfield></datafield><datafield tag="980" ind1=" " ind2=" "><subfield code="2">120</subfield><subfield code="1">01</subfield><subfield code="x">0715</subfield><subfield code="b">381422390X</subfield><subfield code="c">00</subfield><subfield code="f">--%%--</subfield><subfield code="d">--%%--</subfield><subfield code="e">g</subfield><subfield code="j">--%%--</subfield><subfield code="h">alma</subfield><subfield code="y">z</subfield><subfield code="z">27-11-20</subfield></datafield><datafield tag="980" ind1=" " ind2=" "><subfield code="2">122</subfield><subfield code="1">01</subfield><subfield code="x">0897</subfield><subfield code="b">3809658995</subfield><subfield code="h">OLR-deGruyter-EBS</subfield><subfield code="k">Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Keine Weitergabe an Dritte. Kein systematisches Downloaden durch Robots</subfield><subfield code="y">z</subfield><subfield code="z">20-11-20</subfield></datafield><datafield tag="980" ind1=" " ind2=" "><subfield code="2">130</subfield><subfield code="1">01</subfield><subfield code="x">0700</subfield><subfield code="b">3986910301</subfield><subfield code="c">00</subfield><subfield code="f">--%%--</subfield><subfield code="d">--%%--</subfield><subfield code="e">s</subfield><subfield code="j">--%%--</subfield><subfield code="h">OLR-deGruyter-EBA-EBKALL</subfield><subfield code="k">Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Die Weitergabe an Dritte sowie systematisches Downloaden sind untersagt.</subfield><subfield code="y">z</subfield><subfield code="z">10-10-21</subfield></datafield><datafield tag="980" ind1=" " ind2=" "><subfield code="2">140</subfield><subfield code="1">01</subfield><subfield code="x">0839</subfield><subfield code="b">380968516X</subfield><subfield code="h">OLR-deGruyter-EBS</subfield><subfield code="k">Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Keine Weitergabe an Dritte. Kein systematisches Downloaden durch Robots</subfield><subfield code="y">z</subfield><subfield code="z">20-11-20</subfield></datafield><datafield tag="980" ind1=" " ind2=" "><subfield code="2">147</subfield><subfield code="1">01</subfield><subfield code="x">3528</subfield><subfield code="b">390894029X</subfield><subfield code="h">OLR-EBS-DG</subfield><subfield code="k">Multiuser | freigeschaltet für Europa-Universität Flensburg, Hochschule Flensburg und Zentrale Hochschulbibliothek</subfield><subfield code="k">Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Die Weitergabe an Dritte sowie systematisches Downloaden sind untersagt.</subfield><subfield code="y">z</subfield><subfield code="z">13-04-21</subfield></datafield><datafield tag="980" ind1=" " ind2=" "><subfield code="2">264</subfield><subfield code="1">01</subfield><subfield code="x">3264</subfield><subfield code="b">3809700363</subfield><subfield code="h">OLR-deGruyter-EBS</subfield><subfield code="k">Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Keine Weitergabe an Dritte. Kein systematisches Downloaden durch Robots</subfield><subfield code="y">z</subfield><subfield code="z">20-11-20</subfield></datafield><datafield tag="980" ind1=" " ind2=" "><subfield code="2">370</subfield><subfield code="1">01</subfield><subfield code="x">4370</subfield><subfield code="b">4087587681</subfield><subfield code="h">EBS deGruyter</subfield><subfield code="k">Vervielfältigungen (z.B. 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