Making statistical modeling and inference more accessible to ecologists and related scientists, Introduction to Hierarchical Bayesian Modeling for Ecological Data gives readers a flexible and effective framework to learn about complex ecological processes from various sources of data. It also helps readers get started on building their own statistical models.

The text begins with simple models that progressively become more complex and realistic through explanatory covariates and intermediate hidden states variables. When fitting the models to data, the authors gradually present the concepts and techniques of the Bayesian paradigm from a practical point of view using real case studies. They emphasize how hierarchical Bayesian modeling supports multidimensional models involving complex interactions between parameters and latent variables. Data sets, exercises, and R and WinBUGS codes are available on the authors� website.

This book shows how Bayesian statistical modeling provides an intuitive way to organize data, test ideas, investigate competing hypotheses, and assess degrees of confidence of predictions. It also illustrates how conditional reasoning can dismantle a complex reality into more understandable pieces. As conditional reasoning is intimately linked with Bayesian thinking, considering hierarchical models within the Bayesian setting offers a unified and coherent framework for modeling, estimation, and prediction.

�ber die Autorin bzw. den Autor

�ric Parent is head of the Research Laboratory for Risk Management in Environmental Sciences (Team MORSE) and a professor in applied statistics and probabilistic modeling for environmental engineering at the National Institute for Rural Engineering, Water and Forest Management (ENGREF/AgroParisTech) in Paris, France. Dr. Parent�s research encompasses Bayesian theory and applications, with special emphasis on environmental systems modeling.

�tienne Rivot is a researcher in the Fisheries Ecology Laboratory at Agrocampus Ouest in Rennes, France. Dr. Rivot�s research focuses on the application of Bayesian statistical modeling for the analysis of ecological data, inference, and predictions.

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Um die Widerrufsfrist einzuhalten, reicht es aus, dass Sie Ihre Mitteilung �ber die Aus�bung des Widerrufsrechts vor Ablauf der Widerrufsfrist absenden.

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Wir k�nnen die R�ckzahlung verweigern, bis wir die Waren wieder zur�ckerhalten haben oder Sie den Nachweis erbracht haben, dass Sie die Waren zur�ckgesandt haben, je nachdem, was eher eintritt.

Sie m�ssen die Waren unverz�glich und in jedem Fall sp�testens 14 Tage ab dem Tag, an dem Sie uns �ber den Widerruf dieses Vertrags unterrichten, an Revaluation Books, Hounslow, United Kingdom, zur�cksenden oder �bergeben. Die Frist ist eingehalten, wenn Sie die Ware vor Ablauf der Frist von 14 Tagen zur�cksenden. Sie m�ssen die direkten Kosten der R�cksendung der Waren tragen. Sie haften nur f�r einen etwaigen Wertverlust der Waren, der auf eine Behandlung zur�ckzuf�hren ist, die nicht zur Pr�fung der Art, Eigenschaften und Funktionsweise der Waren erforderlich ist.

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