原文を見る>>>R言語生物群集（生態）データの統計解析と描画演習
また、「R 言語の基礎」、「Tidyverse データ クリーニング」、「多変量統計分析」、「ランダム フォレスト モデル」、「回帰および混合効果モデル」、「構造方程式モデル」、「統計結果マッピング」の 7 つの機能も統合されています。 -ワンバージョンプラン
R 言語のオープンソース、無料、無料の機能により、R 言語は生物群集データの統計分析に広く使用されています。バイオーム データは多様かつ複雑であり、多数の統計分析手法が関与しています。このコースでは、回帰モデルや混合効果モデル、多変量統計分析手法、構造方程式、その他の定量分析手法など、生物群集データ分析で最も一般的に使用される統計手法に焦点を当てます。古典的な研究の複数の例を通じて、各手法の R は次のとおりです。言語実装アプローチ (詳細については指導内容を参照)。主な特徴は、生態研究の分野に焦点を当て、R言語の基本操作と描画、データの準備と整理から、さまざまな定量分析手法の応用シナリオ分析まで、データの整理から分析までの完全な科学研究データ分析プロセスを実現することです。解析結果の表示と、「R言語の基礎」、「Tidyverseデータクリーニング」、「多変量統計解析」、「ランダムフォレストモデル」、「回帰および混合効果モデル」、「構造方程式モデル」、「統計結果マッピング」を組み合わせた機能です。 (7 を組み合わせた 1)。この記事は、R 言語や生物群集 (生態) データの統計分析の初心者だけでなく、高度なアプリケーションのニーズを持つ大学院生や科学研究者にも適しています。多数の例を通じて、誰もが科学研究作業における複雑なデータ状況に対処し、適切なモデルを選択し、データ分析能力を向上させることができます。
[内容の簡単な説明]:
注意：お客様ご自身でパソコンをご用意いただき、必要なソフトウェアを事前にインストールしてください。
[その他の関連する推奨事項]:
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Biome-BGC生態系モデルとPython統合技術の実用化
二重炭素目標のもと、「リモートセンシング＋」統合技術による炭素貯留、炭素排出、炭素循環、温室効果ガス等のモニタリングとシミュレーション
「Python+」統合テクノロジー ハイパースペクトル リモート センシング データ処理と機械学習の詳細なアプリケーション
【ChatGPTなどAIモデルの統合】Python-GEEリモートセンシングクラウドビッグデータ分析・管理・可視化とマルチドメイン事例の実用化