Spatial Regression Analysis Using Eigenvector Spatial Filtering

Idioma: inglés

Editorial: Elsevier Science & Technology, Academic Press, 2019

0128150432 / 9780128150436

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This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Spatial Regression Analysis Using Eigenvector Spatial Filtering provides theoretical foundations and guides practical implementation of the Moran eigenvector spatial filtering (MESF) technique. MESF is a novel and powerful spatial statistical methodology that allows spatial scientists to account for spatial autocorrelation in their georeferenced data analyses. Its appeal is in its simplicity, yet its implementation drawbacks include serious complexities associated with constructing an eigenvector spatial filter. This book discusses MESF specifications for various intermediate-level topics, including spatially varying coefficients models, (non) linear mixed models, local spatial autocorrelation, space-time models, and spatial interaction models. Spatial Regression Analysis Using Eigenvector Spatial Filtering is accompanied by sample R codes and a Windows application with illustrative datasets so that readers can replicate the examples in the book and apply the methodology to their own application projects. It also includes a Foreword by Pierre Legendre. Englisch.…

N° de ref. del artículo 9780128150436

Título
Spatial Regression Analysis Using Eigenvector Spatial Filtering
Autor
Daniel Griffith
Editorial
Elsevier Science & Technology, Academic Press
Año de publicación
2019
Estado
Neu
Encuadernación
Taschenbuch
Idioma
inglés
ISBN 10
0128150432
ISBN 13
9780128150436
Peso del artículo
450 gramos
Dimensiones
229x152x13 mm

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