Model-Based Geostatistics
Langue : anglais
Edité par Springer New York, 2007
- Livre relié
- Neuf
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Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - Geostatistics is concerned with estimation and prediction problems for spatially continuous phenomena, using data obtained at a limited number of spatial locations. The name reflects its origins in mineral exploration, but the methods are now used in a wide range of settings including public health and the physical and environmental sciences. Model-based geostatistics refers to the application of general statistical principles of modeling and inference to geostatistical problems. This volume is the first book-length treatment of model-based geostatistics.The authors have written an expository text, emphasizing statistical methods and applications rather than the underlying mathematical theory. Analyses of datasets from a range of scientific contexts feature prominently, and simulations are used to illustrate theoretical results. Readers can reproduce most of the computational results in the book by using the authors' R-based software package, geoR, whose usage is illustrated in a computation section at the end of each chapter.The book assumes a working knowledge of classical and Bayesian methods of inference, linear models, and generalized linear models, but does not require previous exposure to spatial statistical models or methods. The authors have used the material in MSc-level statistics courses.…
N° de réf. du vendeur 9780387329079
- Titre
- Model-Based Geostatistics
- Auteur
- Paulo Justiniano Ribeiro
- Éditeur
- Springer New York
- Année de publication
- 2007
- État de l'article
- Neu
- Reliure
- Buch
- Langue
- anglais
- ISBN à 10 chiffres
- 0387329072
- ISBN à 13 chiffres
- 9780387329079
- Poids de l'article
- 465 grammes
- Dimensions
- 241x161x19 mm
- Série
- Livre 88 sur 160: Springer Series in Statistics
This volume is the first book-length treatment of model-based geostatistics. Geostatistics is concerned with estimation and prediction problems for spatially continuous phenomena, using data obtained at a limited number of spatial locations. Model-based geostatistics refers to the application of general statistical principles of modeling and inference to geostatistical problems. The authors have written an expository text, emphasizing statistical methods and applications rather than the underlying mathematical theory. Analyses of datasets from a range of scientific contexts feature prominently, and simulations are used to illustrate theoretical results. Readers can reproduce most of the computational results in the book by using the authors' R-based software package, geoR, whose usage is illustrated in a computation section at the end of each chapter. The book assumes a working knowledge of classical and Bayesian methods of inference, linear models, and generalized linear models.
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