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9781107442597 - Cause and Correlation in Biology: A User's Guide to Path Analysis, Structural Equations and Causal Inference with R von Shipley, Bill (5 Ergebnisse)
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Cause and Correlation in Biology: A User's Guide to Path Analysis, Structural Equations and Causal Inference with R
Sprache: Englisch
Verlag: Cambridge University Press, 2016
ISBN 10: 1107442591 ISBN 13: 9781107442597
Anbieter: WorldofBooks, Goring-By-Sea, WS, Vereinigtes Königreich
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In den WarenkorbPaperback. Zustand: Very Good. The book has been read, but is in excellent condition. Pages are intact and not marred by notes or highlighting. The spine remains undamaged.
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Cause and Correlation in Biology: A User's Guide to Path Analysis, Structural Equations and Causal Inference with R
Sprache: Englisch
Verlag: Cambridge University Press, 2016
ISBN 10: 1107442591 ISBN 13: 9781107442597
Anbieter: Ria Christie Collections, Uxbridge, Vereinigtes Königreich
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In den WarenkorbZustand: New. In.
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Cause and Correlation in Biology: A User's Guide to Path Analysis, Structural Equations, and Causal Inference With R
Anbieter: Revaluation Books, Exeter, Vereinigtes Königreich
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
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In den WarenkorbPaperback. Zustand: Brand New. 2nd reprint edition. 299 pages. 9.50x6.75x0.75 inches. In Stock.
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Cause and Correlation in Biology: A User's Guide to Path Analysis, Structural Equations and Causal Inference with R
Sprache: Englisch
Verlag: Cambridge University Press, 2016
ISBN 10: 1107442591 ISBN 13: 9781107442597
Anbieter: Kennys Bookstore, Olney, MD, USA
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In den WarenkorbZustand: New. . 2016. 2nd Edition. Paperback. . . . . Books ship from the US and Ireland.
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Cause and Correlation in Biology
Sprache: Englisch
Verlag: Cambridge University Press, 2016
ISBN 10: 1107442591 ISBN 13: 9781107442597
Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Deutschland
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - Many problems in biology require an understanding of the relationships among variables in a multivariate causal context. Exploring such cause-effect relationships through a series of statistical methods, this book explains how to test causal hypotheses when randomised experiments cannot be performed. This completely revised and updated edition features detailed explanations for carrying out statistical methods using the popular and freely available R statistical language. Sections on d-sep tests, latent constructs that are common in biology, missing values, phylogenetic constraints, and multilevel models are also an important feature of this new edition. Written for biologists and using a minimum of statistical jargon, the concept of testing multivariate causal hypotheses using structural equations and path analysis is demystified. Assuming only a basic understanding of statistical analysis, this new edition is a valuable resource for both students and practising biologists.
