Multivariate Statistik in der Ökologie: eine Einführung
Gespeichert in:
| Hauptverfasser: | , |
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| Format: | Buch |
| Sprache: | German |
| Veröffentlicht: |
Berlin ; Heidelberg
Springer
2008
|
| Ausgabe: | korrigierter Nachdruck |
| Schriftenreihe: | Springer-Lehrbuch
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | Inhaltsverzeichnis |
| Beschreibung: | IX, 221 Seiten Diagramme 235 mm x 155 mm |
| ISBN: | 9783540377054 |
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|---|---|
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Inhalt
1 Einleitung.1
1.1 Alltägliche Probleme.1
1.2 Uni- und multivariate Daten.2
1.3 Wege ins Statistiklabyrinth.3
2 Statistische Grundlagen.7
2.1 Einfuhrung in die Terminologie.7
2.2 Datentypen - Skalenniveaus.8
2.3 Korrelation.10
2.4 Regression.13
2.5 Lineare Regression.14
2.6 Multiple lineare Regression.20
2.7 Unimodale Modelle - die Gauß'sche Regression.24
2.8 Logistische und Gauß'sche logistische Regression.26
2.9 Interaktionen.29
2.10 Gewichtetes Mittel.32
2.11 Partielle Analysen.34
3 Datenmanipulationen.37
3.1 Normalverteilung und Transformationen.37
3.2 Standardisierungen.41
3.3 Transponieren, Umkodieren und Maskieren.43
4 Ähnlichkeits- und Distanzmaße.47
4.1 Qualitative Ähnlichkeitsmaße.47
4.2 Quantitative Ahnlichkeitsmaße.49
4.3 Distanzmaße.51
4.4 Vergleich der geschilderten Koeffizienten.53
5
Ordinationen
- das Prinzip.57
5.1 Dimensionsreduktion als Analysestrategie.57
5.2 Polare
Ordination.
.61
6 Korrespondenzanalyse
(СА)
.65
6.1 Das Prinzip.65
6.2 Mathematische Artefakte - Probleme der CA.75
6.3
DCA
(Detrended Correspondence Analysis).
76
6.4 Zusammenfassendes zu Problemen der CA und
DCA
.79
7 Interpretation von CA und
DCA
.83
7.1 Zur Skalierung und Interpretation der Ordinationsdiagramme.83
7.2 Umweltvariablen - Interaktionen von Effekten.86
7.3
Ordination
und Umweltdaten.87
8 Kanonische
Ordination
{constrained ordination)
.91
8.1 Prinzip der Kanonischen Korrespondenzanalyse
(CCA)
.91
8.2 Interpretation eines CCA-Diagramms.96
8.3
Forward selection
bei kanonischen
Ordinationen
.99
8.4 Überprüfung einer
CCA
.100
9 Hauptkomponentenanalyse (PCA).105
9.1 Das Prinzip - geometrische Herleitung.105
9.2 Das Prinzip - der mathematische Ansatz.112
9.3 Optionen bei einer PCA.115
9.4 Stärken und Schwächen der PCA.119
9.5 Faktorenanalyse.123
10 Lineare Methoden und Umweltdaten: PCA und
RDA
.125
10.1 Indirekte
Ordination
.125
10.2 Kanonische
Ordination
- Prinzip der Redundanzanalyse.125
10.3 Interpretation einer
RDA
.126
11 Partielle
Ordination
und
variance
partitioning
.129
ll.lKovariablen.129
11.2 Partielle PCA, CA,
DCA
.130
11.3 Partielle kanonische
Ordination
.131
11.4
Variance partitioning.
132
12
Multidimensionale
Skalierung.137
12.1 Der andere Weg zum Ziel.137
12.2 Metrische
Multidimensionale
Skalierung - Hauptkoordinatenanalyse.138
12.3 Nichtmetrische
Multidimensionale
Skalierung.142
12.3.1 Das Prinzip.142
12.3.2 NMDS - Optionen und Probleme. 145
12.3.3 Ablauf einer NMDS.151
13 Klassifikation - das Prinzip.153
13.1 Das Wesen von Klassifikationen.153
13.2 Die wichtigsten Klassifikationsstrategien.156
14 Agglomerative Klassifikationsverfahren.159
14.1
Clusteranalyse
- Grundlagen.159
14.2 Auswertung von Dendrogrammen.167
15
Divisive
Klassifikationsverfahren.171
15.1
Ordination
Space
Partitioning
.171
15.2TWINSPAN.171
15.3 Ablauf einer TWINSPAN-Analyse.177
15.4 Kritik an der TWINSPAN-Analyse.181
16 Sonstige Verfahren zur Beschreibung von Gruppenstrukturen. 183
16.1 Nichthierarchische agglomerative Verfahren.183
16.2 Nichthierarchische
divisive
Verfahren.184
16.3 Numerische „treue'^basierte Verfahren.186
16.4 Diskriminanzanalyse.188
16.4.1 Das Prinzip.188
16.4.2 Voraussetzungen.193
16.4.3 Gütekriterien/Prüfung der Ergebnisse.194
17 Permutationsbasierte Tests.195
17.1 Das Prinzip von Permutationstests.195
17.2 Test auf Signifikanz von Ordinationsachsen.198
17.3 Mantel-Test.199
17.4 Gruppenvergleiche -Mantel-Tests und MRPP.202
17.5 Procrustes-Analysen.204
17.6
Indicator Species Analysis.
207
17.7 Ausblick Randomisierungsverfahren.210
Literatur.211
Sachverzeichnis.217 |
| adam_txt |
Inhalt
1 Einleitung.1
1.1 Alltägliche Probleme.1
1.2 Uni- und multivariate Daten.2
1.3 Wege ins Statistiklabyrinth.3
2 Statistische Grundlagen.7
2.1 Einfuhrung in die Terminologie.7
2.2 Datentypen - Skalenniveaus.8
2.3 Korrelation.10
2.4 Regression.13
2.5 Lineare Regression.14
2.6 Multiple lineare Regression.20
2.7 Unimodale Modelle - die Gauß'sche Regression.24
2.8 Logistische und Gauß'sche logistische Regression.26
2.9 Interaktionen.29
2.10 Gewichtetes Mittel.32
2.11 Partielle Analysen.34
3 Datenmanipulationen.37
3.1 Normalverteilung und Transformationen.37
3.2 Standardisierungen.41
3.3 Transponieren, Umkodieren und Maskieren.43
4 Ähnlichkeits- und Distanzmaße.47
4.1 Qualitative Ähnlichkeitsmaße.47
4.2 Quantitative Ahnlichkeitsmaße.49
4.3 Distanzmaße.51
4.4 Vergleich der geschilderten Koeffizienten.53
5
Ordinationen
- das Prinzip.57
5.1 Dimensionsreduktion als Analysestrategie.57
5.2 Polare
Ordination.
.61
6 Korrespondenzanalyse
(СА)
.65
6.1 Das Prinzip.65
6.2 Mathematische Artefakte - Probleme der CA.75
6.3
DCA
(Detrended Correspondence Analysis).
76
6.4 Zusammenfassendes zu Problemen der CA und
DCA
.79
7 Interpretation von CA und
DCA
.83
7.1 Zur Skalierung und Interpretation der Ordinationsdiagramme.83
7.2 Umweltvariablen - Interaktionen von Effekten.86
7.3
Ordination
und Umweltdaten.87
8 Kanonische
Ordination
{constrained ordination)
.91
8.1 Prinzip der Kanonischen Korrespondenzanalyse
(CCA)
.91
8.2 Interpretation eines CCA-Diagramms.96
8.3
Forward selection
bei kanonischen
Ordinationen
.99
8.4 Überprüfung einer
CCA
.100
9 Hauptkomponentenanalyse (PCA).105
9.1 Das Prinzip - geometrische Herleitung.105
9.2 Das Prinzip - der mathematische Ansatz.112
9.3 Optionen bei einer PCA.115
9.4 Stärken und Schwächen der PCA.119
9.5 Faktorenanalyse.123
10 Lineare Methoden und Umweltdaten: PCA und
RDA
.125
10.1 Indirekte
Ordination
.125
10.2 Kanonische
Ordination
- Prinzip der Redundanzanalyse.125
10.3 Interpretation einer
RDA
.126
11 Partielle
Ordination
und
variance
partitioning
.129
ll.lKovariablen.129
11.2 Partielle PCA, CA,
DCA
.130
11.3 Partielle kanonische
Ordination
.131
11.4
Variance partitioning.
132
12
Multidimensionale
Skalierung.137
12.1 Der andere Weg zum Ziel.137
12.2 Metrische
Multidimensionale
Skalierung - Hauptkoordinatenanalyse.138
12.3 Nichtmetrische
Multidimensionale
Skalierung.142
12.3.1 Das Prinzip.142
12.3.2 NMDS - Optionen und Probleme. 145
12.3.3 Ablauf einer NMDS.151
13 Klassifikation - das Prinzip.153
13.1 Das Wesen von Klassifikationen.153
13.2 Die wichtigsten Klassifikationsstrategien.156
14 Agglomerative Klassifikationsverfahren.159
14.1
Clusteranalyse
- Grundlagen.159
14.2 Auswertung von Dendrogrammen.167
15
Divisive
Klassifikationsverfahren.171
15.1
Ordination
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.171
15.2TWINSPAN.171
15.3 Ablauf einer TWINSPAN-Analyse.177
15.4 Kritik an der TWINSPAN-Analyse.181
16 Sonstige Verfahren zur Beschreibung von Gruppenstrukturen. 183
16.1 Nichthierarchische agglomerative Verfahren.183
16.2 Nichthierarchische
divisive
Verfahren.184
16.3 Numerische „treue'^basierte Verfahren.186
16.4 Diskriminanzanalyse.188
16.4.1 Das Prinzip.188
16.4.2 Voraussetzungen.193
16.4.3 Gütekriterien/Prüfung der Ergebnisse.194
17 Permutationsbasierte Tests.195
17.1 Das Prinzip von Permutationstests.195
17.2 Test auf Signifikanz von Ordinationsachsen.198
17.3 Mantel-Test.199
17.4 Gruppenvergleiche -Mantel-Tests und MRPP.202
17.5 Procrustes-Analysen.204
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Indicator Species Analysis.
207
17.7 Ausblick Randomisierungsverfahren.210
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