Name: Quantitative Methods in Archaeology Using r (Cambridge Manuals in Archaeology) (en Inglés)
Price: 219247.00 COP
Availability: InStock
Author: David L. Carlson
ISBN: 9781107655577

portada Quantitative Methods in Archaeology Using r (Cambridge Manuals in Archaeology) (en Inglés)

Quantitative Methods in Archaeology Using r (Cambridge Manuals in Archaeology) (en Inglés)

Formato

Libro Físico

Autor

David L. Carlson

Editorial

Cambridge University Press

Año

2017

Idioma

Inglés

N° páginas

452

Encuadernación

Tapa Blanda

Dimensiones

25.7 x 18.0 x 2.3 cm

Peso

0.77

ISBN13

9781107655577

Categorías

Investigación social y estadística
Arqueología
Software de matemáticas y estadísticas

Quantitative Methods in Archaeology Using r (Cambridge Manuals in Archaeology) (en Inglés)

David L. Carlson (Autor) · Cambridge University Press · Tapa Blanda

Libro Nuevo Importado

Envío: 13 a 18 días háb.

$ 398.631$ 219.247

-45%

Costos de importación incluídos en el precio ✅

Libro Nuevo

Quedan 10 unidades

$ 219.247

¡Envío Gratis! Llega entre el 31 Ago y el 08 Sep a Bogota, Cundinamarca. Seleccionar ubicación

Agregar a lista de deseos

Reseña del libro "Quantitative Methods in Archaeology Using r (Cambridge Manuals in Archaeology) (en Inglés)"

Quantitative Methods in Archaeology Using R is the first hands-on guide to using the R statistical computing system written specifically for archaeologists. It shows how to use the system to analyze many types of archaeological data. Part I includes tutorials on R, with applications to real archaeological data showing how to compute descriptive statistics, create tables, and produce a wide variety of charts and graphs. Part II addresses the major multivariate approaches used by archaeologists, including multiple regression (and the generalized linear model); multiple analysis of variance and discriminant analysis; principal components analysis; correspondence analysis; distances and scaling; and cluster analysis. Part III covers specialized topics in archaeology, including intra-site spatial analysis, seriation, and assemblage diversity.