在存在可变调查方法和检测误差的情况下对点数数据进行分析 本课程最初是为3月16日,18日,23日,25日举行的开发的-太平洋:上午9点至下午12点,山区:上午10点至下午1点,中部:上午11点至下午2点,东部:下午12-3点 本课程的目的是研究人员分析现场观察结果,由于现场采样协议从一个项目更改为另一个项目,或者随着项目生命周期的推移,或者由于尝试将“旧有”数据集与新数据结合而经常面临数据异质性的问题。由记录单位收集。 当数据集集成不充分时,此类异质性可能会使分析产生偏差,或者在按照通用标准进行过滤和标准化时可能导致信息丢失。 考虑这些问题对于更好地推断物种和群落的状况和趋势很重要。 此类“混乱”数据集的分析师需要对数据的处理感到自在,需要全面了解所使用模型的机制(即批判性地解释结果并确认假设和局限性),并且应该能够在什么时候做出明智的选择面临方法论上的挑战。 该课程强调通过实践编程