Synopsis
Spatial statistics and Monte Carlo methods are two of the most active areas of research in statistics. This volume provides an introduction to these areas at a level suitable for graduate students or non- specialists.
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Spatial Statistics and Computational Methods (Lecture Notes in Statistics, 173)
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Spatial Statistics and Computational Methods
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Taschenbuch. Etat : Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This volume shows how sophisticated spatial statistical and computational methods apply to a range of problems of increasing importance for applications in science and technology. It introduces topics of current interest in spatial and computational statistics, which should be accessible to postgraduate students as well as to experienced statistical researchers. 224 pp. Englisch. N° de réf. du vendeur 9780387001364
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Etat : New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. This volume shows how sophisticated spatial statistical and computational methods apply to a range of problems of increasing importance for applications in science and technology. It introduces topics of current interest in spatial and computational stat. N° de réf. du vendeur 5908813
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Taschenbuch. Etat : Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -Spatial statistics and Monte Carlo methods are two of the most activeareas of research in statistics. This volume provides an introductionto these areas at a level suitable for graduate students or nonspecialists.Springer-Verlag KG, Sachsenplatz 4-6, 1201 Wien 224 pp. Englisch. N° de réf. du vendeur 9780387001364
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Spatial Statistics and Computational Methods
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Taschenbuch. Etat : Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - Spatial statistics and Markov Chain Monte Carlo (MCMC) techniques have each undergone major developments in the last decade. Also, these two areas are mutually reinforcing, because MCMC methods are often necessary for the practical implementation of spatial statistical inference, while new spatial stochastic models in turn motivate the development of improved MCMC algorithms. This volume shows how sophisticated spatial statistical and computational methods apply to a range of problems of increasing importance for applications in science and technology. It consists of four chapters: 1. Petros Dellaportas and Gareth O. Roberts give a tutorial on MCMC methods, the computational methodology which is essential for virtually all the complex spatial models to be considered in subsequent chapters. 2. Peter J. Diggle, Paulo J, Ribeiro Jr., and Ole F. Christensen introduce the reader to the model- based approach to geostatistics, i.e. the application of general statistical principles to the formulation of explicit stochastic models for geostatistical data, and to inference within a declared class of models. 3. Merrilee A. Hurn, Oddvar K. Husby, and H vard Rue discuss various aspects of image analysis, ranging from low to high level tasks, and illustrated with different examples of applications. 4. Jesper Moller and Rasmus P. Waggepetersen collect recent theoretical advances in simulation-based inference for spatial point processes, and discuss some examples of applications. The volume introduces topics of current interest in spatial and computational statistics, which should be accessible to postgraduate students as well as to experienced statistical researchers. It is partly based on the course material for the 'TMR and MaPhySto Summer School on Spatial Statistics and Computational Methods,' held at Aalborg University, Denmark, August 19-22, 2001. N° de réf. du vendeur 9780387001364
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