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[ 和図書 ] Rによる数値生態学群集の多様度・類似度・空間パターンの分析と種組成の多変量解析

Daniel Borcard／著 -- 共立出版 -- 2023.2 --

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所蔵は 1 件です。

所蔵館	所蔵場所	資料区分	請求記号	資料コード	所蔵状態	資料の利用
配架日	協力貸出	利用状況	返却予定日	資料取扱	予約数	付録注記	備考
中央	2F	一般図書	/468.0/5244/2023	7116391240		配架図 Digital BookShelf
2023/03/24	可能	利用可			0

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ISBN	4-320-05838-5
ISBN13桁	978-4-320-05838-5
タイトル	Rによる数値生態学
タイトルカナ	アールニヨルスウチセイタイガク
タイトル関連情報	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
タイトル関連情報読み	グンシュウノタヨウドルイジドクウカンパターンノブンセキトシュソセイノタヘンリョウカイセキ
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
著者名典拠番号	120003119660000 , 120003119670000 , 120003119680000 , 110006781290000 , 110004338190000 , 110006781290000 , 110006880270000 , 110006880230000 , 110006748330000 , 110004338190000 , 110008130330000 , 110008130340000
出版地	東京
出版者	共立出版
出版者カナ	キョウリツシュッパン
出版年	2023.2
ページ数	16,494p
大きさ	23cm
原タイトル注記	原タイトル:Numerical ecology with R 原著第2版の翻訳
価格	¥7800
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。
書誌・年譜・年表	文献:p475～487
一般件名	生態学-データ処理 , 生物測定学-データ処理
一般件名カナ	セイタイガク-データショリ,セイブツソクテイガク-データショリ
一般件名典拠番号	511056610070000 , 511058110010000
分類：都立NDC10版	468
資料情報1	『Rによる数値生態学群集の多様度・類似度・空間パターンの分析と種組成の多変量解析』　Daniel Borcard／著, François Gillet／著 , Pierre Legendre／著　共立出版　2023.2（所蔵館：中央　請求記号：/468.0/5244/2023　資料コード：7116391240）
URL	https://catalog.library.metro.tokyo.lg.jp/winj/opac/switch-detail.do?lang=ja&bibid=1154141751

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第1章序: 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…
第2章探索的データ解析: 2.1 目的; 2.2 データの探索; 2.3 結論
第3章関連尺度および行列: 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
第4章クラスター分析: 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
第5章制約のない序列化: 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
第6章制約付き序列化: 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)
第7章生態学的データの空間分析: 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
第8章群集の多様性: 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

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