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Chemometrics with R (eBook)

Multivariate Data Analysis in the Natural and Life Sciences

(Autor)

eBook Download: PDF
2020 | 2nd ed. 2020
XVI, 308 Seiten
Springer Berlin Heidelberg (Verlag)
978-3-662-62027-4 (ISBN)

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Chemometrics with R - Ron Wehrens
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This book offers readers an accessible introduction to the world of multivariate statistics in the life sciences, providing a comprehensive description of the general data analysis paradigm, from exploratory analysis (principal component analysis, self-organizing maps and clustering) to modeling (classification, regression) and validation (including variable selection). It also includes a special section discussing several more specific topics in the area of chemometrics, such as outlier detection, and biomarker identification. The corresponding R code is provided for all the examples in the book; and scripts, functions and data are available in a separate R package. This second revised edition features not only updates on many of the topics covered, but also several sections of new material (e.g., on handling missing values in PCA, multivariate process monitoring and batch correction).

 



Ron Wehrens (1966) holds a PhD in Chemometrics from Radboud University Nijmegen, the Netherlands. He was a lecturer in Analytical Chemistry at the University of Twente, and later an Associate Professor at the Radboud University Nijmegen. From 2010 to 2014 he was group leader in Biostatistics and Data Analysis at the Fondazione Edmund Mach in San Michele all'Adige, Italy. Currently he holds a position at Wageningen University & Research, the Netherlands.

Erscheint lt. Verlag 20.8.2020
Reihe/Serie Use R!
Use R!
Zusatzinfo XVI, 308 p. 111 illus., 82 illus. in color.
Sprache englisch
Original-Titel Chemometrics with R
Themenwelt Mathematik / Informatik Mathematik Statistik
Mathematik / Informatik Mathematik Wahrscheinlichkeit / Kombinatorik
Medizin / Pharmazie Allgemeines / Lexika
Naturwissenschaften Biologie
Naturwissenschaften Chemie
Schlagworte Boootstrap • Clustering • linear regression • Missing Values • Multidimensional Scaling • multivariate curve resolution • Multivariate Statistics • Neural networks • non-linear regression • Partial least squares regression • Principal Component Analysis • R software • Statistical Process Control • Support Vector Machines • time warping • Variable selection
ISBN-10 3-662-62027-8 / 3662620278
ISBN-13 978-3-662-62027-4 / 9783662620274
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