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Sinossi
A biostatistics textbook for upper undergraduate and graduate students, covering analyses used by biologists and now including R code.
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Informazioni sugli autori
Gerry Quinn is an Honorary Professor in the School of Life and Environmental Sciences at Deakin University, having served as Chair in Marine Biology and Head of Warrnambool Campus during his academic career. He has extensive experience in teaching biostatistics at Deakin University and the University of Gothenburg.
Michael J. Keough is an ecologist, environmental scientist, and honorary Professor in the School of Biosciences at University of Melbourne.
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Risultati della ricerca per Experimental Design and Data Analysis for Biologists
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Experimental Design and Data Analysis for Biologists
Editore:
Cambridge University Press (edition 2), 2023
ISBN 10: 1107687675
ISBN 13: 9781107687677
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Experimental Design and Data Analysis for Biologists
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Cambridge University Press, 2023
ISBN 10: 1107687675
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Experimental Design and Data Analysis for Biologists
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Cambridge University Press, 2023
ISBN 10: 1107687675
ISBN 13: 9781107687677
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Experimental Design and Data Analysis for Biologists
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Cambridge University Press, GB, 2023
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Paperback
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Paperback. Condizione: New. Applying statistical concepts to biological scenarios, this established textbook continues to be the go-to tool for advanced undergraduates and postgraduates studying biostatistics or experimental design in biology-related areas. Chapters cover linear models, common regression and ANOVA methods, mixed effects models, model selection, and multivariate methods used by biologists, requiring only introductory statistics and basic mathematics. Demystifying statistical concepts with clear, jargon-free explanations, this new edition takes a holistic approach to help students understand the relationship between statistics and experimental design. Each chapter contains further-reading recommendations, and worked examples from today's biological literature. All examples reflect modern settings, methodology and equipment, representing a wide range of biological research areas. These are supported by hands-on online resources including real-world data sets, full R code to help repeat analyses for all worked examples, and additional review questions and exercises for each chapter. Codice articolo LU-9781107687677
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