Angewandte Statistik mit R für Agrarwissenschaften : Versuchsplanung und -auswertung mit konkreten Beispielen und Übungsaufgaben （1. Aufl. 2023. 2023. xi, 362 S. XI, 362 S. 45 Abb. Mit Online-Extras.）

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Angewandte Statistik mit R für Agrarwissenschaften : Versuchsplanung und -auswertung mit konkreten Beispielen und Übungsaufgaben （1. Aufl. 2023. 2023. xi, 362 S. XI, 362 S. 45 Abb. Mit Online-Extras.）

Rasch, Dieter/Verdooren, Rob

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SPRINGER, BERLIN; SPRINGER BERLIN HEIDELBERG; SPRINGE（2023発売）
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製本 Paperback:紙装版/ペーパーバック版
商品コード 9783662670774

Full Description

Dieses Buch führt in die angewandte Statistik für Agrarwissenschaften ein und unterstützt bei der Forschung in der Pflanzen- und Tierproduktion und im Feldversuchswesen. Es nutzt ausgiebig das frei verfügbare Programmpaket R: Über das gesamte Buch hinweg werden im Rahmen umfangreicher Beispiele passende R-Programmcodes angegeben und erläutert. Die Codes können mit eigenen Daten kombiniert und so zur Planung und Auswertung eigener Versuche verwendet werden. So können etwa Wachstumsfunktionen angepasst, Varianzanalysen berechnet oder optimale Versuchspläne und minimale Stichprobenumfänge gefunden werden und vieles mehr. Eine Installationsbeschreibung für R wird ebenfalls zur Verfügung gestellt. Zahlreiche Übungsaufgaben mit Lösungen ergänzen das Buch, so dass es als Lehr- und Nachschlagewerk nutzbar ist.

Besonders hervorzuheben ist, dass auch balancierte unvollständige Blockanlagen (BUB) erläutert werden und erstmalig eine vollständige Liste kleinster (mit möglichst geringer Anzahl von Blocks) BUB für bis zu v = 25 Behandlungen und Blockgrößen ≤ v/2 im Netz zur Verfügung gestellt wird. Für Sortenversuche sind die BUB allerdings oft nicht nutzbar, weil sie zu viele Wiederholungen erfordern. Dafür haben sich „verallgemeinerte Gitter" oder alpha-Anlagen bewährt, die ebenfalls behandelt werden.

Das R-Paket und seine Verwendung zur numerischen oder grafischen Verdichtung von Beobachtungswerten.- Merkmale, Zufallsvariable und statistisches Schließen.- Die Schätzung von Parametern.- Konfidenzschätzungen und Tests.- Zweidimensionale Normalverteilung, Selektion, und Modell II der Regressionsanalyse.- Modell I der Regressionsanalyse.- Varianzanalyse.- Varianzkomponentenschätzung und Kovarianzanalyse.- Feldversuchswesen.- Lösung der Übungsaufgaben.