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Quantitative Methods in Archaeology Using R - Carlson, David L.

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        Avis sur Quantitative Methods In Archaeology Using R Format Broché  - Livre Histoire

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        Présentation Quantitative Methods In Archaeology Using R Format Broché

         - Livre Histoire

        Livre Histoire - Carlson, David L. - 01/03/2019 - Broché - Langue : Anglais

        Auteur(s) : Carlson, David L.Editeur : Cambridge University PressLangue : AnglaisParution : 01/03/2019Format : Moyen, de 350g à 1kgNombre de pages : 452Expédition : 844Dimensions : 25.4 x...

      • Auteur(s) : Carlson, David L.
      • Editeur : Cambridge University Press
      • Langue : Anglais
      • Parution : 01/03/2019
      • Format : Moyen, de 350g à 1kg
      • Nombre de pages : 452
      • Expédition : 844
      • Dimensions : 25.4 x 17.8 x 2.5
      • Résumé :
        The first step-by-step guide to the quantitative analysis of archaeological data using the R statistical computing system.

        Biographie:
        David L. Carlson is a Professor of Anthropology at Texas A & M University, where he has been teaching quantitative methods and the R statistical system to anthropology graduate students for eight years. His research focuses on the application of quantitative methods to discover and understand patterning in the distribution of artifacts on archaeological sites. He is a co-author of Clovis Lithic Technology (2011).

        Sommaire:
        Introduction; 1. Organization of the book; Part I. R and Basic Statistics: 2. Introduction to R; 3. Looking at data ? numerical summaries; 4. Looking at data ? tables; 5. Looking at data ? graphs; 6. Transformations; 7. Missing values; 8. Confidence intervals and hypothesis testing; 9. Relating variables; Part II. Multivariate Methods: 10. Multiple regression and generalized linear models; 11. MANOVA and canonical and predictive discriminant analysis; 12. Principal components analysis; 13. Correspondence analysis; 14. Distances and scaling; 15. Cluster analysis; Part III. Archaeological Approaches to Data: 16. Spatial analysis; 17. Seriation; 18. Assemblage diversity; 19. Conclusions; 20. References.

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