Neuware - The Integrated Nested Laplace Approximation is a popular method for approximate Bayesian inference. INLA is an alternative to other methods for Bayesian inference, such as Markov Chain Monte Carlo, that are more computationally demanding. In addition, the R-INLA package for the R statistical software provides a way to fit such models in practice.

N� de ref. del art�culo 9781138369856

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Detalles bibliogr�ficos

T�tulo: Advanced Spatial Modeling with Stochastic Partial Differential Equations Using R and INLA
Editor: Taylor & Francis Ltd Dez 2018
Fecha de publicaci�n: 2018
Idioma: Ingl�s
ISBN 10: 1138369853
ISBN 13: 9781138369856
Encuadernaci�n: Buch
Estado: Neu
Dimensiones: 240�mil�metros de ancho por 160 de alto por 22 de largo
Peso: 650 gramos

Acerca de

Sinopsis

Modeling spatial and spatio-temporal continuous processes is an important and challenging problem in spatial statistics. Advanced Spatial Modeling with Stochastic Partial Differential Equations Using R and INLA describes in detail the stochastic partial differential equations (SPDE) approach for modeling continuous spatial processes with a Mat�rn covariance, which has been implemented using the integrated nested Laplace approximation (INLA) in the R-INLA package. Key concepts about modeling spatial processes and the SPDE approach are explained with examples using simulated data and real applications.

This book has been authored by leading experts in spatial statistics, including the main developers of the INLA and SPDE methodologies and the R-INLA package. It also includes a wide range of applications:

* Spatial and spatio-temporal models for continuous outcomes

* Analysis of spatial and spatio-temporal point patterns

* Coregionalization spatial and spatio-temporal models

* Measurement error spatial models

* Modeling preferential sampling

* Spatial and spatio-temporal models with physical barriers

* Survival analysis with spatial effects

* Dynamic space-time regression

* Spatial and spatio-temporal models for extremes

* Hurdle models with spatial effects

* Penalized Complexity priors for spatial models

All the examples in the book are fully reproducible. Further information about this book, as well as the R code and datasets used, is available from the book website at http://www.r-inla.org/spde-book.

The tools described in this book will be useful to researchers in many fields such as biostatistics, spatial statistics, environmental sciences, epidemiology, ecology and others. Graduate and Ph.D. students will also find this book and associated files a valuable resource to learn INLA and the SPDE approach for spatial modeling.

Acerca del autor

Elias T. Krainski is a Professor Adjunto in the Department of Statistics, Universidade Federal do Paran� (Curitiba, Brazil). He has been working on new space-time models and applications in epidemiology and fisheries with INLA and SPDE.

Virgilio G�mez-Rubio is an Associate Professor in the Department of Mathematics, Universidad de Castilla-La Mancha (Albacete, Spain). His research interests are on Bayesian inference, spatial statistics and computational statistics. He has also developed several packages for the R language on spatial data analysis and Bayesian computation.

Haakon Bakka is a Post Doctoral Fellow at the King Abdullah University of Science and Technology. He has given many courses in both INLA and the SPDE approach, and parts of his research on spatial models are included in this book.

Amanda Lenzi is a Post-Doctoral Fellow at the King Abdullah University of Science and Technology in Saudi Arabia, where she is part of the Spatio-Temporal Statistics and Data Science Group. Her research interest is on spatial and spatio-temporal statistics with applications in environmental science, especially in wind energy.

Daniela Castro-Camilo is a Post-Doctoral Fellow working in the Extreme Statistics Research Group at the King Abdullah University of Science and Technology, in Saudi Arabia. Her research interest is on the theory and applications of multivariate and spatial extremes, with a particular focus in environmental applications.

Daniel Simpson is an Assistant Professor in the Department of Statistical Sciences, University of Toronto. His research interests are on Computational Statistics, Spatial Statistics, Bayesian Statistics, and Numerical Linear Algebra. He has also been working on Penalized Complexity priors and the analysis of point patterns with INLA and SPDEs.

Finn Lindgren is a Chair of Statistics in the School of Mathematics at the University of Edinburgh, Scotland. His research covers spatial stochastic modeling and associated computational methods, including applications in climate science, ecology, medical statistics, geosciences, and general environmetrics. He developed the core methods and code for the SPDE interface of the R-INLA package, is a co-developer of the related packages "excursions" and "inlabru," and has given lecture series and practical workshops on spatial modeling with INLA.

H�vard Rue is a Professor of Statistics, at the CEMSE Division at the King Abdullah University of Science and Technology, Saudi Arabia, where he leads a research group on Bayesian Computational Statistics & Modeling. He is the main developer of the INLA methodology and the R-INLA Project.

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Si es un consumidor, puede rescindir el contrato de acuerdo con lo siguiente. Por consumidor se entiende cualquier persona f�sica que act�e con fines ajenos a su actividad comercial, empresarial, oficio o profesi�n.

Informaci�n sobre el derecho de desistimiento

Derecho legal de desistimiento

Tiene derecho a rescindir este contrato en un plazo de 14 d�as sin dar ning�n motivo.

El periodo de desistimiento vencer� a los 14 d�as desde que usted, o un tercero que no sea el transportista e indicado por usted, adquiera la posesi�n f�sica del �ltimo bien o del �ltimo lote o pieza.

Para ejercer el derecho de desistimiento, complete de forma electr�nica y env�e una declaraci�n clara en nuestro sitio web, desde "Mis compras" en "Mi cuenta". Le enviaremos sin demora un acuse de recibo de dicho desistimiento a trav�s de un soporte duradero (por ejemplo, por correo electr�nico).

Para cumplir con el plazo de desistimiento, basta con que env�e su comunicaci�n relativa al ejercicio del derecho de desistimiento antes de que venza el periodo de desistimiento.

Efectos del desistimiento

Si rescinde este contrato, le reembolsaremos todos los pagos que hayamos recibido de usted, incluidos los gastos de env�o (excepto los gastos adicionales que surjan si elige un tipo de env�o que no sea el tipo de env�o est�ndar m�s econ�mico que ofrecemos).

Podemos hacer una deducci�n del reembolso por la p�rdida de valor de cualquier bien suministrado, si la p�rdida es el resultado de una manipulaci�n innecesaria por su parte.

Efectuaremos el reembolso sin demoras indebidas y, a m�s tardar, 14 d�as despu�s de que se nos informe de su decisi�n de rescindir este contrato.

Efectuaremos el reembolso utilizando el mismo medio de pago que utiliz� para la transacci�n inicial, a menos que haya acordado expresamente lo contrario; en cualquier caso, no incurrir� en ning�n cargo como resultado de dicho reembolso.

Podremos retener el reembolso hasta que hayamos recibido los bienes o hasta que nos haya presentado una prueba de que los ha devuelto, lo que ocurra primero.

Deber� devolver los bienes o entregarlos a AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Germany, sin demoras indebidas y, en cualquier caso, en un plazo m�ximo de 14 d�as a partir del d�a en que nos comunique su desistimiento del presente contrato. El plazo se cumple si devuelve la mercanc�a antes de que venza el periodo de 14 d�as. Tendr� que asumir los gastos directos de devoluci�n de los bienes. Usted solo es responsable de la disminuci�n del valor de los bienes como resultado de una manipulaci�n distinta a la necesaria para establecer la naturaleza, las caracter�sticas y el funcionamiento de los bienes.

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