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A unique and comprehensive text on the philosophy of model-based data analysis and strategy for the analysis of empirical data. The book introduces information theoretic approaches and focuses critical attention on a priori modeling and the selection of a good approximating model that best represents the inference supported by the data. It contains several new approaches to estimating model selection uncertainty and incorporating selection uncertainty into estimates of precision. An array of examples is given to illustrate various technical issues. The text has been written for biologists and statisticians using models for making inferences from empirical data.
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- EditorialSpringer
- Año de publicación2010
- ISBN 10 1441929738
- ISBN 13 9781441929730
- EncuadernaciónTapa blanda
- IdiomaInglés
- Número de páginas520
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Model Selection and Multimodel Inference: A Practical Information-Theoretic Approach
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Springer (edition ), 2010
ISBN 10: 1441929738
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