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Sinossi
The first step-by-step guide to the quantitative analysis of archaeological data using the R statistical computing system.
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Informazioni sull?autore
David L. Carlson is a Professor of Anthropology at Texas A & M University, where he has been teaching quantitative methods and the R statistical system to anthropology graduate students for eight years. His research focuses on the application of quantitative methods to discover and understand patterning in the distribution of artifacts on archaeological sites. He is a co-author of Clovis Lithic Technology (2011).
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- EditoreCambridge University Press
- Data di pubblicazione2017
- ISBN 10 1107040213
- ISBN 13 9781107040212
- RilegaturaCopertina rigida
- LinguaInglese
- Numero di pagine452
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Quantitative Methods in Archaeology Using R (Cambridge Manuals in Archaeology)
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Cambridge University Press (edition ), 2017
ISBN 10: 1107040213
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Quantitative Methods in Archaeology Using R (Hardcover)
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Hardcover. Condizione: new. Hardcover. Quantitative Methods in Archaeology Using R is the first hands-on guide to using the R statistical computing system written specifically for archaeologists. It shows how to use the system to analyze many types of archaeological data. Part I includes tutorials on R, with applications to real archaeological data showing how to compute descriptive statistics, create tables, and produce a wide variety of charts and graphs. Part II addresses the major multivariate approaches used by archaeologists, including multiple regression (and the generalized linear model); multiple analysis of variance and discriminant analysis; principal components analysis; correspondence analysis; distances and scaling; and cluster analysis. Part III covers specialized topics in archaeology, including intra-site spatial analysis, seriation, and assemblage diversity. For archaeologists and anthropologists using quantitative methods on their data, this is the first hands-on guide to using the R statistical computing system. Basic descriptive and inferential statistics are covered as well as multivariate methods including cluster analysis, discriminant analysis, and correspondence analysis. Shipping may be from our UK warehouse or from our Australian or US warehouses, depending on stock availability. Codice articolo 9781107040212
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