Hierarchical Modeling and Analysis for Spatial Data (Chapman & Hall/CRC Monographs on Statistics & Applied Probability)
Langue : anglais
Edité par Chapman and Hall/CRC, 2003
- Livre relié
- Occasion

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- Titre
- Hierarchical Modeling and Analysis for Spatial Data (Chapman & Hall/CRC Monographs on Statistics & Applied Probability)
- Auteur
- Banerjee, Sudipto,Gelfand, Alan E.,Carlin, Bradley P.,Banerjee, Sudipto
- Éditeur
- Chapman and Hall/CRC
- Année de publication
- 2003
- État de l'article
- Good
- Reliure
- Hardcover
- Langue
- anglais
- ISBN à 10 chiffres
- 158488410X
- ISBN à 13 chiffres
- 9781584884101
Hierarchical Modeling and Analysis for Spatial Data is the first accessible, self-contained treatment of hierarchical methods, modeling, and data analysis for spatial and spatio-temporal data. Starting with overviews of the types of spatial data, the data analysis tools appropriate for each, and a brief review of the Bayesian approach to statistics, the authors discuss hierarchical modeling for univariate spatial response data, including Bayesian kriging and lattice (areal data) modeling. They then consider the problem of spatially misaligned data, methods for handling multivariate spatial responses, spatio-temporal models, and spatial survival models. The final chapter explores a variety of special topics, including spatially varying coefficient models.
This book provides clear explanations, plentiful illustrations --some in full color--a variety of homework problems, and tutorials and worked examples using some of the field's most popular software packages.. Written by a team of leaders in the field, it will undoubtedly remain the primary textbook and reference on the subject for years to come.
« Synopsis » peut appartenir à une autre édition de cet ouvrage.
Présentation de l'éditeur
Hierarchical Modeling and Analysis for Spatial Data is the first accessible, self-contained treatment of hierarchical methods, modeling, and data analysis for spatial and spatio-temporal data. Starting with overviews of the types of spatial data, the data analysis tools appropriate for each, and a brief review of the Bayesian approach to statistics, the authors discuss hierarchical modeling for univariate spatial response data, including Bayesian kriging and lattice (areal data) modeling. They then consider the problem of spatially misaligned data, methods for handling multivariate spatial responses, spatio-temporal models, and spatial survival models. The final chapter explores a variety of special topics, including spatially varying coefficient models.
This book provides clear explanations, plentiful illustrations --some in full color--a variety of homework problems, and tutorials and worked examples using some of the field's most popular software packages.. Written by a team of leaders in the field, it will undoubtedly remain the primary textbook and reference on the subject for years to come.
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