Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот документ:
https://elib.bsu.by/handle/123456789/249861| Заглавие документа: | Методы многомерного анализа данных в синэкологии насекомых |
| Другое заглавие: | Methods of multivariate data analysis in insects synecology / G. G. Sushko |
| Авторы: | Сушко, Г. Г. |
| Тема: | ЭБ БГУ::МЕЖОТРАСЛЕВЫЕ ПРОБЛЕМЫ::Охрана окружающей среды. Экология человека |
| Дата публикации: | 2020 |
| Издатель: | Минск : БГУ |
| Библиографическое описание источника: | Журнал Белорусского государственного университета. Экология = Journal of the Belarusian State University. Ecology. - 2020. - № 1. - С. 38-45 |
| Аннотация: | Анализ публикаций по экологии насекомых за последние пять лет, доступных в международной базе данных PubMed Central, свидетельствует, что 65,6 % из них содержат методы ординации. Это подчеркивает актуальность их использования в современных исследованиях. Данные методы позволяют выделить группы с общими свойствами, выявить градиенты и тренды в многомерных данных, продемонстрировать зависимости между переменными и определить, какие из них являются наиболее влиятельными. В представленной статье дан краткий обзор методов ординации, чаще всего используемых в экологических исследованиях насекомых, а также определены ограничения к их применению. |
| Аннотация (на другом языке): | Analysis of publications on insect ecology over the past five years, available in the international database PubMed Central, showed that 65,6 % of them contain ordination methods. This emphasizes their relevance at the present stage. These methods allow to select groups with common properties, identify gradients and trends in multivariate data, demonstrate the relationships among variables and determine which of them are the most influential. This article provides a brief overview of the methods of ordination, most often used in environmental studies of insects and identifies restrictions on their use. |
| URI документа: | https://elib.bsu.by/handle/123456789/249861 |
| ISSN: | 2521-683X |
| Лицензия: | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Располагается в коллекциях: | 2020, №1 |
Все документы в Электронной библиотеке защищены авторским правом, все права сохранены.