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Model Selection and Multimodel Inference: A Practical Information-Theoretic Approach - Tapa blanda

 
9781441929730: Model Selection and Multimodel Inference: A Practical Information-Theoretic Approach

Sinopsis

Statisticians and applied scientists often must select a model to fit empirical data. This book introduces researchers and graduate students in many areas to an information criterion approach, first introduced by Hirotugu Akaike in 1973. The book will be of general interest, but the emphasis is on applications to the biological sciences.

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Acerca del autor

Charlotte y Peter Fiell son dos autoridades en historia, teoría y crítica del diseño y han escrito más de sesenta libros sobre la materia, muchos de los cuales se han convertido en éxitos de ventas. También han impartido conferencias y cursos como profesores invitados, han comisariado exposiciones y asesorado a fabricantes, museos, salas de subastas y grandes coleccionistas privados de todo el mundo. Los Fiell han escrito numerosos libros para TASCHEN, entre los que se incluyen 1000 Chairs, Diseño del siglo XX, El diseño industrial de la A a la Z, Scandinavian Design y Diseño del siglo XXI.

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  • EditorialSpringer
  • Año de publicación2010
  • ISBN 10 1441929738
  • ISBN 13 9781441929730
  • EncuadernaciónTapa blanda
  • IdiomaInglés
  • Número de páginas520
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9780387953649: Model Selection and Multi-Model Inference: A Practical Information-Theoretic Approach

Edición Destacada

ISBN 10:  0387953647 ISBN 13:  9780387953649
Editorial: Springer, 2003
Tapa dura

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Burnham, Kenneth P. P.,Anderson, David R.
Publicado por Springer, 2010
ISBN 10: 1441929738 ISBN 13: 9781441929730
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Condición: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Includes supplementary material: sn.pub/extrasA 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 critica. Nº de ref. del artículo: 4173440

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Taschenbuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -We wrote this book to introduce graduate students and research workers in various scienti c disciplines to the use of information-theoretic approaches in the analysis of empirical data. These methods allow the data-based selection of a 'best' model and a ranking and weighting of the remaining models in a pre-de ned set. Traditional statistical inference can then be based on this selected best model. However, we now emphasize that information-theoretic approaches allow formal inference to be based on more than one model (m- timodel inference). Such procedures lead to more robust inferences in many cases, and we advocate these approaches throughout the book. The second edition was prepared with three goals in mind. First, we have tried to improve the presentation of the material. Boxes now highlight ess- tial expressions and points. Some reorganization has been done to improve the ow of concepts, and a new chapter has been added. Chapters 2 and 4 have been streamlined in view of the detailed theory provided in Chapter 7. S- ond, concepts related to making formal inferences from more than one model (multimodel inference) have been emphasized throughout the book, but p- ticularly in Chapters 4, 5, and 6. Third, new technical material has been added to Chapters 5 and 6. Well over 100 new references to the technical literature are given. These changes result primarily from our experiences while giving several seminars, workshops, and graduate courses on material in the rst e- tion. 520 pp. Englisch. Nº de ref. del artículo: 9781441929730

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Taschenbuch. Condición: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - We wrote this book to introduce graduate students and research workers in various scienti c disciplines to the use of information-theoretic approaches in the analysis of empirical data. These methods allow the data-based selection of a 'best' model and a ranking and weighting of the remaining models in a pre-de ned set. Traditional statistical inference can then be based on this selected best model. However, we now emphasize that information-theoretic approaches allow formal inference to be based on more than one model (m- timodel inference). Such procedures lead to more robust inferences in many cases, and we advocate these approaches throughout the book. The second edition was prepared with three goals in mind. First, we have tried to improve the presentation of the material. Boxes now highlight ess- tial expressions and points. Some reorganization has been done to improve the ow of concepts, and a new chapter has been added. Chapters 2 and 4 have been streamlined in view of the detailed theory provided in Chapter 7. S- ond, concepts related to making formal inferences from more than one model (multimodel inference) have been emphasized throughout the book, but p- ticularly in Chapters 4, 5, and 6. Third, new technical material has been added to Chapters 5 and 6. Well over 100 new references to the technical literature are given. These changes result primarily from our experiences while giving several seminars, workshops, and graduate courses on material in the rst e- tion. Nº de ref. del artículo: 9781441929730

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