Spatial Statistics and Modeling
Idioma: inglés
Editorial: Springer New York, 2009
- Tapa dura
- Nuevo
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Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - Spatial statistics are useful in subjects as diverse as climatology, ecology, economics, environmental and earth sciences, epidemiology, image analysis and more. This book covers the best-known spatial models for three types of spatial data: geostatistical data (stationarity, intrinsic models, variograms, spatial regression and space-time models), areal data (Gibbs-Markov fields and spatial auto-regression) and point pattern data (Poisson, Cox, Gibbs and Markov point processes). The level is relatively advanced, and the presentation concise but complete.The most important statistical methods and their asymptotic properties are described, including estimation in geostatistics, autocorrelation and second-order statistics, maximum likelihood methods, approximate inference using the pseudo-likelihood or Monte-Carlo simulations, statistics for point processes and Bayesian hierarchical models. A chapter is devoted to Markov Chain Monte Carlo simulation (Gibbs sampler, Metropolis-Hastings algorithms and exact simulation).A large number of real examples are studied with R, and each chapter ends with a set of theoretical and applied exercises. While a foundation in probability and mathematical statistics is assumed, three appendices introduce some necessary background. The book is accessible to senior undergraduate students with a solid math background and Ph.D. students in statistics. Furthermore, experienced statisticians and researchers in the above-mentioned fields will find the book valuable as a mathematically sound reference.This book is the English translation of Modélisation et Statistique Spatiales published by Springer in the series Mathématiques & Applications, a series established by Société de Mathématiques Appliquées et Industrielles (SMAI).…
N° de ref. del artículo 9780387922560
- Título
- Spatial Statistics and Modeling
- Autor
- Xavier Guyon
- Editorial
- Springer New York
- Año de publicación
- 2009
- Estado
- Neu
- Encuadernación
- Buch
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 0387922563
- ISBN 13
- 9780387922560
- Peso del artículo
- 616 gramos
- Dimensiones
- 243x164x28 mm
- Serie
- Libro 112 de 160: Springer Series in Statistics
Spatial statistics are useful in subjects as diverse as climatology, ecology, economics, environmental and earth sciences, epidemiology, image analysis and more. This book covers the best-known spatial models for three types of spatial data: geostatistical data (stationarity, intrinsic models, variograms, spatial regression and space-time models), areal data (Gibbs-Markov fields and spatial auto-regression) and point pattern data (Poisson, Cox, Gibbs and Markov point processes). The level is relatively advanced, and the presentation concise but complete.
The most important statistical methods and their asymptotic properties are described, including estimation in geostatistics, autocorrelation and second-order statistics, maximum likelihood methods, approximate inference using the pseudo-likelihood or Monte-Carlo simulations, statistics for point processes and Bayesian hierarchical models. A chapter is devoted to Markov Chain Monte Carlo simulation (Gibbs sampler, Metropolis-Hastings algorithms and exact simulation).
A large number of real examples are studied with R, and each chapter ends with a set of theoretical and applied exercises. While a foundation in probability and mathematical statistics is assumed, three appendices introduce some necessary background. The book is accessible to senior undergraduate students with a solid math background and Ph.D. students in statistics. Furthermore, experienced statisticians and researchers in the above-mentioned fields will find the book valuable as a mathematically sound reference.
This book is the English translation of Modélisation et Statistique Spatiales published by Springer in the series Mathématiques & Applications, a series established by Société de Mathématiques Appliquées et Industrielles (SMAI).
“Sinopsis” puede pertenecer a otra edición de este título.
De la contraportada
Spatial statistics are useful in subjects as diverse as climatology, ecology, economics, environmental and earth sciences, epidemiology, image analysis and more. This book covers the best-known spatial models for three types of spatial data: geostatistical data (stationarity, intrinsic models, variograms, spatial regression and space-time models), areal data (Gibbs-Markov fields and spatial auto-regression) and point pattern data (Poisson, Cox, Gibbs and Markov point processes). The level is relatively advanced, and the presentation concise but complete.
The most important statistical methods and their asymptotic properties are described, including estimation in geostatistics, autocorrelation and second-order statistics, maximum likelihood methods, approximate inference using the pseudo-likelihood or Monte-Carlo simulations, statistics for point processes and Bayesian hierarchical models. A chapter is devoted to Markov Chain Monte Carlo simulation (Gibbs sampler, Metropolis-Hastings algorithms and exact simulation).
A large number of real examples are studied with R, and each chapter ends with a set of theoretical and applied exercises. While a foundation in probability and mathematical statistics is assumed, three appendices introduce some necessary background. The book is accessible to senior undergraduate students with a solid math background and Ph.D. students in statistics. Furthermore, experienced statisticians and researchers in the above-mentioned fields will find the book valuable as a mathematically sound reference.
This book is the English translation of Modélisation et Statistique Spatiales published by Springer in the series Mathématiques & Applications, a series established by Société de Mathématiques Appliquées et Industrielles (SMAI).
Carlo Gaetan is Associate Professor of Statistics in the Department of Statistics at the Ca' Foscari University of Venice.
XavierGuyon is Professor Emeritus at the University of Paris 1 Panthéon-Sorbonne. He is author of a Springer monograph on random fields.
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