Multivariate Methods of Representing Relations in R for Prioritization Purposes : Selective Scaling, Comparative Clustering, Collective Criteria and Sequenced Sets (Environmental and Ecological Statistics) / Myers, Wayne L./ Patil, Ganapati P.

Multivariate Methods of Representing Relations in R for Prioritization Purposes : Selective Scaling, Comparative Clustering, Collective Criteria and Sequenced Sets (Environmental and Ecological Statistics) （2012）

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Multivariate Methods of Representing Relations in R for Prioritization Purposes : Selective Scaling, Comparative Clustering, Collective Criteria and Sequenced Sets (Environmental and Ecological Statistics) （2012）

Myers, Wayne L./ Patil, Ganapati P.

ウェブストア価格 ¥25,538（本体¥23,217）
Springer-Verlag New York Inc.（2014/04発売）
外貨定価 UK£ 89.99
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製本 Paperback:紙装版/ペーパーバック版／ページ数 298 p.
言語 ENG
商品コード 9781489990280
DDC分類 519

Full Description

This monograph is multivariate, multi-perspective and multipurpose. We intend to be innovatively integrative through statistical synthesis. Innovation requires capacity to operate in ways that are not ordinary, which means that conventional computations and generic graphics will not meet the needs of an adaptive approach. Flexible formulation and special schematics are essential elements that must be manageable and economical.

Motivation and Computation.- Part I: Synergistic Scalings, Contingent Clustering and Distance Domains.- Suites of Scalings.- Rotational Rescaling and Disposable Dimensions.- Comparative Clustering for Contingent Collectives.- Distance Domains, Skeletal Structures and Representative Ranks.- Part II: Precedence and Progressive Prioritization.- Ascribed Advantage, Subordination Schematic and ORDIT Ordering.- Precedence Plots, Coordinated Crite4ria and Rank Relations.- Case Comparisons and Precedence Pools.- Distal Data and Indicator Interactions.- Landscape Linkage for Prioritizing Proximate Patches.- Constellations of Criteria.- Severity Setting for Human Health.- Part III: Transformation Techniques and Virtual Variates.- Matrix Methods for Multiple Measures.- Segregating Sets Along Directions of Discrimination.- Index.