9781441921932 - model-based geostatistics par diggle, peter j.; ribeiro, paulo justiniano (18 résultats)
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Etat : Good. This is an ex-library book and may have the usual library/used-book markings inside.This book has soft covers. In good all round condition. Please note the Image in this listing is a stock photo and may not match the covers of the actual item,500grams, ISBN:9781441921932.
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Taschenbuch. Etat : Neu. Model-based Geostatistics | Peter Diggle (u. a.) | Taschenbuch | Springer Series in Statistics | xiv | Englisch | 2010 | Springer | EAN 9781441921932 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu….
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Taschenbuch. Etat : Neu. 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.
Langue : anglais
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Taschenbuch. Etat : Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This volume is the first book-length treatment of model-based geostatistics. The text is expository, emphasizing statistical methods and applications rather than the underlying mathematical theory. Analyses of datasets from a range of s…cientific 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' 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. 244 pp. Englisch.
Langue : anglais
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Etat : New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. 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 o…f spatial locations. Model-based .
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Taschenbuch. Etat : Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -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 n…ow 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.Springer-Verlag KG, Sachsenplatz 4-6, 1201 Wien 244 pp. Englisch.
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