Forest Analytics with R: An Introduction

Forest Analytics با R ترکیبی از تجزیه و تحلیل داده‌های جنگلداری کاربردی و ساده و راه‌حل‌هایی برای چالش‌های مدیریت جنگل واقعی با عملکردهای آماری و مدیریت داده‌های پیشرفته است. نویسندگان یک رویکرد مسئله محور را اتخاذ می کنند، که در آن ابزارهای آماری و ریاضی در زمینه مسئله جنگلداری معرفی می شوند که می توانند به حل آن کمک کنند. همه ابزارها در زمینه مجموعه داده های جنگلداری واقعی معرفی شده اند که نمونه های قانع کننده ای از کاربردهای عملی را ارائه می دهند. چالش‌های مدل‌سازی که در این کتاب پوشش داده شده‌اند شامل برازش و درونیابی برای داده‌های مکانی، برازش توابع چگالی احتمال به داده‌های اندازه‌گیری درخت با استفاده از حداکثر احتمال، برازش توابع آلومتریک با استفاده از رگرسیون حداقل مربعات خطی و غیرخطی، و برازش مدل‌های رشد با استفاده از هر دو خطی و مدلسازی غیرخطی اثرات مختلط این پوشش همچنین شامل استقرار و استفاده از مدل‌های رشد جنگل نوشته شده به زبان‌های کامپایل شده، تجزیه و تحلیل داده‌های موجودی منابع طبیعی و جنگل‌داری، و برنامه‌ریزی و بهینه‌سازی املاک جنگل با استفاده از برنامه‌ریزی خطی است. این کتاب برای یک کلاس یک ترم در بیومتریک جنگل یا آمار کاربردی برای مدیریت منابع طبیعی ایده آل است. متن هیچ پیش زمینه برنامه نویسی، برخی آمار مقدماتی و ریاضیات کاربردی بسیار ابتدایی را در نظر نمی گیرد. اندرو رابینسون دانشیار اندازه‌گیری جنگل و بیومتریک جنگل در دانشگاه آیداهو بوده است و در حال حاضر مدرس ارشد آمار کاربردی در دانشگاه ملبورن است. او دکترای خود را در رشته جنگلداری از دانشگاه مینه سوتا دریافت کرد. رابینسون نویسنده سند محبوب و آزادانه \"icebreakeR\" است. جف هامان یک توسعه دهنده نرم افزار، جنگلبان و تحلیلگر مالی بوده است. او در حال حاضر مشاور متخصص در جنگلداری، تحقیقات عملیاتی و علوم اطلاعات جغرافیایی است. او دکترای خود را در رشته جنگلداری از دانشگاه ایالتی اورگان دریافت کرد. هر دو نویسنده کارگاه های آموزشی متعددی را به متخصصان و دانشمندان جنگلداری و دیگران ارائه کرده اند.

Forest Analytics with R combines practical, down-to-earth forestry data analysis and solutions to real forest management challenges with state-of-the-art statistical and data-handling functionality. The authors adopt a problem-driven approach, in which statistical and mathematical tools are introduced in the context of the forestry problem that they can help to resolve. All the tools are introduced in the context of real forestry datasets, which provide compelling examples of practical applications. The modeling challenges covered within the book include imputation and interpolation for spatial data, fitting probability density functions to tree measurement data using maximum likelihood, fitting allometric functions using both linear and non-linear least-squares regression, and fitting growth models using both linear and non-linear mixed-effects modeling. The coverage also includes deploying and using forest growth models written in compiled languages, analysis of natural resources and forestry inventory data, and forest estate planning and optimization using linear programming. The book would be ideal for a one-semester class in forest biometrics or applied statistics for natural resources management. The text assumes no programming background, some introductory statistics, and very basic applied mathematics. Andrew Robinson has been associate professor of forest mensuration and forest biometrics at the University of Idaho, and is currently senior lecturer in applied statistics at the University of Melbourne. He received his PhD in forestry from the University of Minnesota. Robinson is author of the popular and freely-available "icebreakeR" document. Jeff Hamann has been a software developer, forester, and financial analyst. He is currently a consultant specializing in forestry, operations research, and geographic information sciences. He received his PhD in forestry from Oregon State University. Both authors have presented numerous R workshops to forestry professionals and scientists, and others.