Statistical Methods and Applications in Forestry and Environmental Sciences (eBook)
XII, 288 Seiten
Springer Singapore (Verlag)
978-981-15-1476-0 (ISBN)
This book presents recent developments in statistical methodologies with particular relevance to applications in forestry and environmental sciences. It discusses important methodologies like ranked set sampling, adaptive cluster sampling, small area estimation, calibration approach-based estimators, design of experiments, multivariate techniques, Internet of Things, and ridge regression methods. It also covers the history of the implementation of statistical techniques in Indian forestry and the National Forest Inventory of India.
The book is a valuable resource for applied statisticians, students, researchers, and practitioners in the forestry and environment sector. It includes real-world examples and case studies to help readers apply the techniques discussed. It also motivates academicians and researchers to use new technologies in the areas of forestry and environmental sciences with the help of software like R, MATLAB, Statistica, and Mathematica.
This book presents recent developments in statistical methodologies with particular relevance to applications in forestry and environmental sciences. It discusses important methodologies like ranked set sampling, adaptive cluster sampling, small area estimation, calibration approach-based estimators, design of experiments, multivariate techniques, Internet of Things, and ridge regression methods. It also covers the history of the implementation of statistical techniques in Indian forestry and the National Forest Inventory of India.The book is a valuable resource for applied statisticians, students, researchers, and practitioners in the forestry and environment sector. It includes real-world examples and case studies to help readers apply the techniques discussed. It also motivates academicians and researchers to use new technologies in the areas of forestry and environmental sciences with the help of software like R, MATLAB, Statistica, and Mathematica.
Erscheint lt. Verlag | 4.1.2020 |
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Reihe/Serie | Forum for Interdisciplinary Mathematics | Forum for Interdisciplinary Mathematics |
Zusatzinfo | XII, 288 p. |
Sprache | englisch |
Themenwelt | Mathematik / Informatik ► Informatik ► Datenbanken |
Mathematik / Informatik ► Mathematik ► Finanz- / Wirtschaftsmathematik | |
Mathematik / Informatik ► Mathematik ► Statistik | |
Mathematik / Informatik ► Mathematik ► Wahrscheinlichkeit / Kombinatorik | |
Medizin / Pharmazie | |
Naturwissenschaften ► Biologie ► Ökologie / Naturschutz | |
Technik | |
Wirtschaft | |
Weitere Fachgebiete ► Land- / Forstwirtschaft / Fischerei | |
Schlagworte | Bayesian inference • cluster analysis • Fusing Classical Theories • Indian Forestry • Joint Calibration Estimator • nonparametric estimation • Statistical Multivariate Methods • Stratified Random Sampling |
ISBN-10 | 981-15-1476-3 / 9811514763 |
ISBN-13 | 978-981-15-1476-0 / 9789811514760 |
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Größe: 6,8 MB
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