Sampling Theory : For the Ecological and Natural Resource Sciences
Langue : anglais
Edité par Oxford University Press Nov 2019, 2019
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Neuware - Sampling theory considers how methods for selection of a subset of units from a finite population (a sample) affect the accuracy of estimates of descriptive population parameters (mean, total, proportion). Although a sound knowledge of sampling theory principles would seem essential for ecologists and natural resource scientists, the subject tends to be somewhat overlooked in contrast to other core statistical topics such as regression analysis, experimental design, and multivariate statistics. This introductory text aims to redress this imbalance by specifically targeting ecologists and resource scientists, and illustrating how sampling theory can be applied in a wide variety of resource contexts. The emphasis throughout is on design-based sampling from finite populations, but some attention is given to model-based prediction and sampling from infinite populations.Sampling Theory is an introductory textbook suitable for advanced undergraduates, graduate students, professional researchers, and practitioners in the fields of ecology, evolution, conservation biology, and natural resource sciences (including fisheries, wildlife, rangeland, ecology and forestry). …
N° de réf. du vendeur 9780198815792
- Titre
- Sampling Theory : For the Ecological and Natural Resource Sciences
- Auteur
- Kenneth B Newman
- Éditeur
- Oxford University Press Nov 2019
- Année de publication
- 2019
- État de l'article
- Neu
- Reliure
- Buch
- Langue
- anglais
- ISBN à 10 chiffres
- 0198815794
- ISBN à 13 chiffres
- 9780198815792
- Poids de l'article
- 1 089 grammes
- Dimensions
- 249x193x23 mm
Sampling Theory is an introductory textbook suitable for advanced undergraduates, graduate students, professional researchers, and practitioners in the fields of ecology, evolution, conservation biology, and natural resource sciences (including fisheries, wildlife, rangeland, ecology and forestry).
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À propos de l’auteur
Michael S. Mohr is Supervisory Mathematical Statistician and Fisheries Assessment Program Leader for NOAA Fisheries, Southwest Fisheries Science Center, Fisheries Ecology Division, and a Research Fellow at the Institute of Marine Sciences, University of California, Santa Cruz. He holds a Bachelor of Arts degree in Mathematics and a Master of Science degree in Fisheries Science from Humboldt State University and received post-graduate training in Statistics at the University of California, Berkeley. He has over 30 years of experience in quantitative population assessment, applying sampling theory to resource management problems, and developing statistical methods and estimators.
Ken B. Newman is principal researcher in statistical methodology for Biomathematics & Statistics Scotland and reader in the School of Mathematics, University of Edinburgh. He has a PhD in statistics from the University of Washington. From 1993 through 2003 he was on the faculty of the Division of Statistics at the University of Idaho and then moved to the University of St Andrews as a senior lecturer with a joint appointment in the Centre for Ecological and Environmental Modelling. Between 2006 and 2017, he was a mathematical statistician for the US Fish and Wildlife Service where he developed sampling designs for aquatic species and methods for estimating fish abundances and modeling fish population dynamics. His current position includes developing and applying statistical methods for agricultural and environmental processes as well as teaching Bayesian statistics.
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