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Modélisation et statistique spatiales [Feb 22, 2009] Gaetan, Carlo et Guyon, Xavier

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ISBN 10: 3540792252 / ISBN 13: 9783540792253
Usado Condición: D'occasion - Très bon état Encuadernación de tapa blanda
Librería: La Bataille des Livres (Pradinas, Francia)

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Descripción

Springer, 2008. In-8° broché, 308p. Couverture propre. Dos solide. Intérieur frais sans soulignage ou annotation. Exemplaire de bibliothèque : petit code barre en pied de 1re de couv., cotation au dos, rares et discrets petits tampons à l'intérieur de l'ouvrage. Très bon état général pour cet ouvrage [BA34]. N° de ref. de la librería 7S-NXB5-JGVN

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Detalles bibliográficos

Título: Modélisation et statistique spatiales [Feb ...

Encuadernación: Soft cover

Condición del libro:D'occasion - Très bon état

Acerca de

Sinopsis:

La statistique spatiale connaît un développement important du fait de son utilisation dans de nombreux domaines : sciences de la terre, environnement et climatologie, épidémiologie, économétrie, analyse d’image, etc... Ce livre présente les principaux modèles spatiaux utilisés ainsi que leur statistique pour les trois types de données : géostatistiques (observation sur un domaine continu), données sur réseau discret, données ponctuelles. L’objectif est présenter de façon concise mais mathématiquement complète les modèles les plus classiques (second ordre et variogramme ; modèle latticiel et champ de Gibbs-Markov ; processus ponctuels) ainsi que leur simulation par algorithme MCMC. Vient ensuite la présentation des outils statistiques utiles à leur étude. De nombreux exemples utilisant R illustrent les sujets abordés. Chaque chapitre est complété par des exercices et une annexe présente brièvement les outils probabilistes et statistiques utiles à la statistique de champs aléatoires.

In recent years spatial statistics has been widely applied in diverse areas such as climatology, ecology, economy, epidemiology, image analysis, etc. This volume illustrates the main spatial models and the current statistical methods for point-referenced, areal data and point pattern data with an emphasis on recent simulation techniques such as MCMC algorithms. The presentation is concise but mathematically rigorous and the proposed methods are illustrated using real data and the software R. Some exercises complete each chapter. The volume is accessible for senior undergraduate students, Ph.D. students in statistics, and experienced statisticians. Moreover researchers in the above mentioned areas will find it useful as a mathematically sound reference.

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