Estadística en Recursos Naturales: Aplicaciones con R

Título original:

Statistics in Natural Resources: Applications with R

Contenido del libro:

Para gestionar nuestro medio ambiente de forma sostenible, los profesionales deben conocer la calidad y cantidad de nuestros recursos naturales. El análisis estadístico proporciona información que apoya las decisiones de gestión y se utiliza universalmente en todas las disciplinas científicas. Statistics in Natural Resources: Applications with R se centra en la aplicación de análisis estadísticos en las disciplinas del medio ambiente, la agricultura y los recursos naturales. Se trata de un libro muy adecuado para profesionales actuales o aspirantes a profesionales de los recursos naturales que deben analizar datos y realizar análisis estadísticos en su trabajo diario. Los profesionales más experimentados que hayan asistido a uno o dos cursos de estadística también encontrarán el contenido familiar. Este texto también puede servir de puente entre profesionales que entienden de estadística y quieren aprender a realizar análisis de datos de recursos naturales en R.

El objetivo principal de este libro es aprender y aplicar métodos estadísticos comunes utilizados en recursos naturales mediante el uso del lenguaje de programación R. Si dedica un tiempo considerable a este libro:

⬤ Desarrollar habilidades analíticas y de visualización para investigar el comportamiento de los datos agrícolas y de recursos naturales.

⬤ Llegar a ser competente en la importación, análisis y visualización de conjuntos de datos complejos en el entorno R.

⬤ Recodificar, combinar y reestructurar conjuntos de datos para el análisis estadístico y la visualización.

⬤ Apreciar los conceptos de probabilidad que se aplican a los problemas ambientales.

⬤ Comprender las distribuciones comunes utilizadas en las aplicaciones estadísticas y la inferencia.

⬤ Resumir los datos de forma eficaz y eficiente para la elaboración de informes.

⬤ Aprender las tareas necesarias para realizar una variedad de pruebas de hipótesis estadísticas e interpretar sus resultados.

⬤ Comprender qué marcos de modelización son apropiados para sus datos y cómo interpretar las predicciones.

⬤ Incluye más de 130 ejercicios en R, con soluciones disponibles en el sitio web del libro.