Regression, Models, Methods and Applications
Idioma: inglés
Editorial: Springer, 2023
- Tapa blanda
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- Título
- Regression, Models, Methods and Applications
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- Editorial
- Springer
- Año de publicación
- 2023
- Estado
- Brand New
- Encuadernación
- Encuadernación de tapa blanda
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 3662638843
- ISBN 13
- 9783662638842
- Edición
- 2ª Edición
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Acerca del autor
Ludwig Fahrmeir is Professor Emeritus at the Institute of Statistics at LMU Munich, Germany. From 1995 to 2006 he was the speaker of the Collaborative Research Center 'Statistical Analysis of Discrete Structures', supported financially by the German National Science Foundation. His main research interests include semiparametric regression, longitudinal data analysis and spatial statistics, with applications ranging from social science and risk management to public health and neuroscience.
Thomas Kneib is a Professor of Statistics at the University of Göttingen, Germany, where he is the Speaker of the interdisciplinary Centre for Statistics and Vice-Speaker of the Campus Institute Data Science. He received his PhD in Statistics at LMU Munich and, during his PostDoc phase, was Visiting Professor of Applied Statistics at the University of Ulm and Substitute Professor of Statistics at the University of Göttingen. From 2009 until 2011 he was Professor of Applied Statistics at Carl von Ossietzky University Oldenburg. His main research interests include semiparametric regression, spatial statistics and distributional regression.
Stefan Lang is a Professor of Applied Statistics at the University of Innsbruck, Austria. He received his PhD at LMU Munich. From 2005 to 2006 he was Professor of Statistics at the University of Leipzig. He is currently Associate Editor of the journal Statistical Modelling. His main research interests include semiparametric and spatial regression, multilevel modelling and complex Bayesian models, with applications, among others, in development economics, environmetrics, marketing science, real estate and actuarial science.
Brian D. Marx was Professor at the Department of Experimental Statistics at Louisiana State University, LA, USA. He passed away shortly after the authors finished the work on this 2nd edition. His main research interests included P-spline smoothing, ill-conditioned regression problems, and high-dimensional chemometric applications. He was serving as Coordinating Editor for the journal Statistical Modelling for many years, was Chair of the Statistical Modelling Society, and a Fellow of the American Statistical Association.
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Información sobre el derecho de desistimiento
Derecho legal de desistimiento
Tiene derecho a rescindir este contrato en un plazo de 14 días sin dar ningún motivo.
El periodo de desistimiento vencerá a los 14 días desde que usted, o un tercero que no sea el transportista e indicado por usted, adquiera la posesión física del último bien o del último lote o pieza.
Para ejercer el derecho de desistimiento, complete de forma electrónica y envíe una declaración clara en nuestro sitio web, desde "Mis compras" en "Mi cuenta". Le enviaremos sin demora un acuse de recibo de dicho desistimiento a través de un soporte duradero (por ejemplo, por correo electrónico).
Para cumplir con el plazo de desistimiento, basta con que envíe su comunicación relativa al ejercicio del derecho de desistimiento antes de que venza el periodo de desistimiento.
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Si rescinde este contrato, le reembolsaremos todos los pagos que hayamos recibido de usted, incluidos los gastos de envío (excepto los gastos adicionales que surjan si elige un tipo de envío que no sea el tipo de envío estándar más económico que ofrecemos).
Podemos hacer una deducción del reembolso por la pérdida de valor de cualquier bien suministrado, si la pérdida es el resultado de una manipulación innecesaria por su parte.
Efectuaremos el reembolso sin demoras indebidas y, a más tardar, 14 días después de que se nos informe de su decisión de rescindir este contrato.
Efectuaremos el reembolso utilizando el mismo medio de pago que utilizó para la transacción inicial, a menos que haya acordado expresamente lo contrario; en cualquier caso, no incurrirá en ningún cargo como resultado de dicho reembolso.
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