Model-based Geostatistics
Idioma: inglés
Editorial: Springer New York Dez 2010, 2010
- Tapa blanda
- Nuevo
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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 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' 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.
N° de ref. del artículo 9781441921932
- Título
- Model-based Geostatistics
- Autor
- Paulo Justiniano Ribeiro
- Editorial
- Springer New York Dez 2010
- Año de publicación
- 2010
- Estado
- Neu
- Encuadernación
- Taschenbuch
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 1441921931
- ISBN 13
- 9781441921932
- Peso del artículo
- 376 gramos
- Dimensiones
- 235x155x14 mm
- Serie
- Libro 88 de 160: Springer Series in Statistics
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 of spatial locations. Model-based geostatistics refers to the application of general statistical principles of modeling and inference to geostatistical problems. 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.
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