Résumé :
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Les interactions entre les espèces sont d'une importance fondamentale pour tous les systèmes vivants et le cadre que nous avons pour étudier ces interactions est la communauté écologie. Ceci est important pour notre compréhension des planètes de la diversité biologique et la façon dont les interactions entre espèces concernent le fonctionnement des écosystèmes à toutes les échelles. Les espèces ne vivent pas dans l'isolement et l'étude de l'écologie des communautés est d'application pratique dans un large éventail de questions de conservation. L'étude des données de communauté écologique implique de nombreuses méthodes d'analyse. Dans ce livre, vous apprendrez beaucoup des piliers de l'analyse de la communauté, y compris: la diversité, l'analyse de similarité et de cluster, la coordination et les analyses multivariées. Ce livre est destiné aux étudiants et aux chercheurs de premier cycle et de troisième cycle à la recherche d'une méthode étape par étape pour l'analyse des communautés végétales et animales à l'aide de R et Excel. Excel la feuille de calcul de Microsoft est pratiquement omniprésent et familier à la plupart des utilisateurs d'ordinateurs. Il est un programme solide qui fait un excellent système de stockage et de manipulation pour de nombreux types de données, y compris les données de la communauté. Le programme de R est un système d'analyse puissant et flexible, capable de mener une grande variété de méthodes d'analyse, ce qui signifie que l'utilisateur ne dispose que d'apprendre un programme pour répondre à de nombreuses questions de recherche. Son autre avantage est qu'il est open source et donc complètement libre. méthodes analytiques nouveaux sont ajoutés en permanence à la suite déjà complète d'outils disponibles dans R. Mark Gardener est à la fois un écologiste et un analyste. Il a travaillé dans une gamme d'écosystèmes dans le monde entier et a été impliqué dans la recherche dans un éventail de types de communautés. Sa connaissance de R est en grande partie autodidacte et cela lui donne un aperçu des besoins des élèves qui apprennent à utiliser R pour les analyses complexes. Suggérer une modification Google Traduction pour les entreprises :Google Kit du traducteurGadget TraductionOutil d'aide à l'export À propos de Google TraductionCommunautéMobile À propos de GoogleConfidentialité et conditions d'utilisationAideEnvoyer des commentaires
Interactions between species are of fundamental importance to all living systems and the framework we have for studying these interactions is community ecology. This is important to our understanding of the planets biological diversity and how species interactions relate to the functioning of ecosystems at all scales. Species do not live in isolation and the study of community ecology is of practical application in a wide range of conservation issues. The study of ecological community data involves many methods of analysis. In this book you will learn many of the mainstays of community analysis including: diversity, similarity and cluster analysis, ordination and multivariate analyses. This book is for undergraduate and postgraduate students and researchers seeking a step-by-step methodology for analysing plant and animal communities using R and Excel. Microsoft's Excel spreadsheet is virtually ubiquitous and familiar to most computer users. It is a robust program that makes an excellent storage and manipulation system for many kinds of data, including community data. The R program is a powerful and flexible analytical system able to conduct a huge variety of analytical methods, which means that the user only has to learn one program to address many research questions. Its other advantage is that it is open source and therefore completely free. Novel analytical methods are being added constantly to the already comprehensive suite of tools available in R. Mark Gardener is both an ecologist and an analyst. He has worked in a range of ecosystems around the world and has been involved in research across a spectrum of community types. His knowledge of R is largely self-taught and this gives him insight into the needs of students learning to use R for complicated analyses.
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