Contemporary Bayesian and Frequentist Statistical Research Methods for Natural Resource Scientists - Группа авторов

"Современные байесовские и частотные методы статистических исследований для ученых в области природных ресурсов"

Эта книга является первым всесторонним введением в современные методы статистических исследований в науках о природных ресурсах. Использование байесовского статистического анализа становится все более важным для ученых в области природных ресурсов как практического инструмента для решения различных исследовательских задач. Однако многие важные современные методы прикладной статистики, такие как обобщенное линейное моделирование, моделирование смешанных эффектов и байесовский статистический анализ и вывод, остаются относительно малоизвестными среди исследователей и практиков в этой области.

Через свою всестороннюю и практическую обработку реальных примеров Contemporary Bayesian and Frequentist Statistical Research Methods for Natural Resource Scientists успешно вводит основные концепции статистического анализа и вывода с доступным и легко следуемым подходом. Книга предлагает примеры изучения случаев, иллюстрирующие общие проблемы, существующие в науках о природных ресурсах, и представляет необходимые статистические знания и инструменты для современной обработки этих вопросов.

Основная часть книги включает в себя:

• Введение в основные концепции байесовского статистического анализа, включая его историческое происхождение, сопряженные решения, байесовскую проверку гипотез и принятие решений, а также решения методом Монте-Карло с использованием цепей Маркова.
• Соответствующие преимущества использования байесовского статистического анализа, вместо традиционного частотного подхода, для решения исследовательских задач.
• Две альтернативные стратегии выбора модели - стратегия выбора модели "a posteriori" и стратегия выбора модели "a priori" с использованием AIC и DIC - для выбора модели и выводов.
• Идеи обобщенного линейного моделирования (GLM), с акцентом на самом популярном GLM - логистической регрессии.
• Введение в моделирование смешанных эффектов в S-Plus® и R для анализа наборов данных о природных ресурсах с различными структурами ошибок и зависимостями.

Каждая статистическая концепция сопровождается примером ее частотного применения в S-Plus® или R, а также ее байесовского применения в WinBUGS. Краткие введения в эти программные пакеты также предоставляются, чтобы помочь читателю полностью понять концепции статистических методов, представленных в книге.

Предполагая только минимальные знания вводной статистики, Contemporary Bayesian and Frequentist Statistical Research Methodsfor Natural Resource Scientists - идеальное пособие для студентов, изучающих статистические методы исследований природных ресурсов на старших курсах бакалавриата или магистратуры. Оно также является ценным руководством по решению проблем для ученых в области природных ресурсов различных дисциплин, включая биологию, управление дикой природой, управление лесами, управление рыбными ресурсами и экологические науки.

Электронная Книга «Contemporary Bayesian and Frequentist Statistical Research Methods for Natural Resource Scientists» написана автором Группа авторов в году.

Минимальный возраст читателя: 0

Язык: Английский

ISBN: 9780470185070

The first all-inclusive introduction to modern statistical research methods in the natural resource sciences The use of Bayesian statistical analysis has become increasingly important to natural resource scientists as a practical tool for solving various research problems. However, many important contemporary methods of applied statistics, such as generalized linear modeling, mixed-effects modeling, and Bayesian statistical analysis and inference, remain relatively unknown among researchers and practitioners in this field. Through its inclusive, hands-on treatment of real-world examples, Contemporary Bayesian and Frequentist Statistical Research Methods for Natural Resource Scientists successfully introduces the key concepts of statistical analysis and inference with an accessible, easy-to-follow approach. The book provides case studies illustrating common problems that exist in the natural resource sciences and presents the statistical knowledge and tools needed for a modern treatment of these issues. Subsequent chapter coverage features: An introduction to the fundamental concepts of Bayesian statistical analysis, including its historical background, conjugate solutions, Bayesian hypothesis testing and decision-making, and Markov Chain Monte Carlo solutions The relevant advantages of using Bayesian statistical analysis, rather than the traditional frequentist approach, to address research problems Two alternative strategies—the a posteriori model selection strategy and the a priori parsimonious model selection strategy using AIC and DIC—to model selection and inference The ideas of generalized linear modeling (GLM), focusing on the most popular GLM of logistic regression An introduction to mixed-effects modeling in S-Plus® and R for analyzing natural resource data sets with varying error structures and dependencies Each statistical concept is accompanied by an illustration of its frequentist application in S-Plus® or R as well as its Bayesian application in WinBUGS. Brief introductions to these software packages are also provided to help the reader fully understand the concepts of the statistical methods that are presented throughout the book. Assuming only a minimal background in introductory statistics, Contemporary Bayesian and Frequentist Statistical Research Methods for Natural Resource Scientists is an ideal text for natural resource students studying statistical research methods at the upper-undergraduate or graduate level and also serves as a valuable problem-solving guide for natural resource scientists across a broad range of disciplines, including biology, wildlife management, forestry management, fisheries management, and the environmental sciences.