9780367658069 - flexible regression and smoothing: using gamlss in r (chapman & hall/crc the r series) de stasinopoulos, mikis d.; rigby, robert a.; heller, gillian z.; voudouris, vlasios; de bastiani, fernanda (16 resultados)
Flexible Regression and Smoothing : Using Gamlss in R
Stasinopoulos, Mikis D.; Rigby, Robert A.; Heller, Gillian Z.; Voudouris, Vlasios; De Bastiani, Fernanda
Idioma: Inglés
Editorial: Chapman and Hall/CRC, 2020
- Tapa blanda
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Flexible Regression and Smoothing : Using Gamlss in R
Stasinopoulos, Mikis D.; Rigby, Robert A.; Heller, Gillian Z.; Voudouris, Vlasios; De Bastiani, Fernanda
Idioma: Inglés
Editorial: Chapman and Hall/CRC, 2020
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Flexible Regression and Smoothing: Using Gamlss in R (Chapman & Hall/CRC the R)
Stasinopoulos, Mikis D.; Rigby, Robert A.; Heller, Gillian Z.; Voudouris, Vlasios; De Bastiani, Fernanda
Idioma: Inglés
Editorial: Chapman and Hall/CRC, 2020
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Flexible Regression and Smoothing (Chapman & Hall/CRC The R Series)
Stasinopoulos, Mikis D.; Rigby, Robert A.; Heller, Gillian Z.; Voudouris, Vlasios; De Bastiani, Fernanda
Idioma: Inglés
Editorial: Chapman and Hall/CRC, 2020
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Flexible Regression and Smoothing : Using Gamlss in R
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Editorial: Chapman and Hall/CRC, 2020
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Stasinopoulos, Mikis D.; Rigby, Robert A.; Heller, Gillian Z.; Voudouris, Vlasios; De Bastiani, Fernanda
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Editorial: Chapman and Hall/CRC, 2020
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Flexible Regression and Smoothing (Chapman & Hall/CRC The R Series)
Stasinopoulos, Mikis D.; Rigby, Robert A.; Heller, Gillian Z.; Voudouris, Vlasios; De Bastiani, Fernanda
Idioma: Inglés
Editorial: Chapman and Hall/CRC, 2020
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Flexible Regression and Smoothing: Using Gamlss in R (Chapman & Hall/CRC the R)
Stasinopoulos, Mikis D.; Rigby, Robert A.; Heller, Gillian Z.; Voudouris, Vlasios; De Bastiani, Fernanda
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Editorial: Chapman and Hall/CRC, 2020
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Idioma: Inglés
Editorial: Taylor & Francis Ltd, 2020
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Flexible Regression and Smoothing: Using Gamlss in R (Chapman & Hall/CRC the R)
Stasinopoulos, Mikis D.; Rigby, Robert A.; Heller, Gillian Z.; Voudouris, Vlasios; De Bastiani, Fernanda
Idioma: Inglés
Editorial: Chapman and Hall/CRC, 2020
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Idioma: Inglés
Editorial: Chapman and Hall/CRC, 2020
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Paperback. Condición: Brand New. reprint edition. 549 pages. 9.75x7.00x1.25 inches. In Stock.
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Editorial: Chapman and Hall/CRC, 2020
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Taschenbuch. Condición: Neu. Flexible Regression and Smoothing | Using GAMLSS in R | Mikis D. Stasinopoulos (u. a.) | Taschenbuch | Einband - flex.(Paperback) | Englisch | 2020 | Chapman and Hall/CRC | EAN 9780367658069 | Verantwortliche Person für die EU: Libri GmbH, Europaallee 1, 36244 Bad Hersfeld, gpsr[at]libri[dot]de | Anb…ieter: preigu.
Idioma: Inglés
Editorial: Chapman and Hall/CRC, 2020
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Idioma: Inglés
Editorial: Chapman And Hall/CRC Sep 2020, 2020
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Taschenbuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This book is about learning from data using the Generalized Additive Models for Location, Scale and Shape (GAMLSS). GAMLSS extends the Generalized Linear Models (GLMs) and Generalized Additive Models (GAMs) to accommodate large comp…lex datasets, which are increasingly prevalent.In particular, the GAMLSS statistical framework enables flexible regression and smoothing models to be fitted to the data. The GAMLSS model assumes that the response variable has any parametric (continuous, discrete or mixed) distribution which might be heavy- or light-tailed, and positively or negatively skewed. In addition, all the parameters of the distribution (location, scale, shape) can be modelled as linear or smooth functions of explanatory variables. Key Features:Provides a broad overview of flexible regression and smoothing techniques to learn from data whilst also focusing on the practical application of methodology using GAMLSS software in R. Includes a comprehensive collection of real data examples, which reflect the range of problems addressed by GAMLSS models and provide a practical illustration of the process of using flexible GAMLSS models for statistical learning.R code integrated into the text for ease of understanding and replication.Supplemented by a website with code, data and extra materials.This book aims to help readers understand how to learn from data encountered in many fields. It will be useful for practitioners and researchers who wish to understand and use the GAMLSS models to learn from data and also for students who wish to learn GAMLSS through practical examples. 574 pp. Englisch.
Flexible Regression and Smoothing
Mikis D. Stasinopoulos|Robert A. Rigby|Gillian Z. Heller|Vlasios Voudouris|Fernanda De Bastiani
Idioma: Inglés
Editorial: CRC Press, 2020
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Condición: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Mikis D. Stasinopoulos, Robert A. Rigby, Gillian Z. Heller, Vlasios Voudouris, Fernanda De BastianiThis book is about learning from data using the Generalized Additive Models for Location, Scale and Shape (GAMLSS). GA…MLSS extends the Generaliz.
Idioma: Inglés
Editorial: Chapman And Hall/CRC, 2020
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Taschenbuch. Condición: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - This book is about learning from data using the Generalized Additive Models for Location, Scale and Shape (GAMLSS). GAMLSS extends the Generalized Linear Models (GLMs) and Generalized Additive Models (GAMs) to accommodate large complex d…atasets, which are increasingly prevalent.In particular, the GAMLSS statistical framework enables flexible regression and smoothing models to be fitted to the data. The GAMLSS model assumes that the response variable has any parametric (continuous, discrete or mixed) distribution which might be heavy- or light-tailed, and positively or negatively skewed. In addition, all the parameters of the distribution (location, scale, shape) can be modelled as linear or smooth functions of explanatory variables. Key Features:Provides a broad overview of flexible regression and smoothing techniques to learn from data whilst also focusing on the practical application of methodology using GAMLSS software in R. Includes a comprehensive collection of real data examples, which reflect the range of problems addressed by GAMLSS models and provide a practical illustration of the process of using flexible GAMLSS models for statistical learning.R code integrated into the text for ease of understanding and replication.Supplemented by a website with code, data and extra materials.This book aims to help readers understand how to learn from data encountered in many fields. It will be useful for practitioners and researchers who wish to understand and use the GAMLSS models to learn from data and also for students who wish to learn GAMLSS through practical examples.
