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9781138197909 - 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, ... (12 resultados)
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Flexible Regression and Smoothing: Using GAMLSS in R (Chapman & Hall/CRC The R Series)
Libro 29 de 73: Chapman & Hall/CRC The RLibrería: Books From California, Simi Valley, CA, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
EUR 83,34
Envío por EUR 4,37
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Añadir al carritohardcover. Condición: Very Good. Cover and edges may have some wear.
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Flexible Regression and Smoothing : Using Gamlss in R
Libro 29 de 73: Chapman & Hall/CRC The RLibrería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 157,47
Envío por EUR 2,31
Se envía dentro de Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: 10 disponibles
Añadir al carritoCondición: As New. Unread book in perfect condition.
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Flexible Regression and Smoothing : Using Gamlss in R
Libro 29 de 73: Chapman & Hall/CRC The RLibrería: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 144,05
Envío por EUR 17,52
Se envía de Reino Unido a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: 10 disponibles
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Flexible Regression and Smoothing : Using Gamlss in R
Libro 29 de 73: Chapman & Hall/CRC The RLibrería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 159,54
Envío por EUR 2,31
Se envía dentro de Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: 10 disponibles
Añadir al carritoCondición: New.
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Flexible Regression and Smoothing : Using Gamlss in R
Libro 29 de 73: Chapman & Hall/CRC The RLibrería: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 150,67
Envío por EUR 17,52
Se envía de Reino Unido a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: 10 disponibles
Añadir al carritoCondición: New.
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FLEXIBLE REGRESSION AND SMOOTHING
Libro 29 de 73: Chapman & Hall/CRC The RIdioma: Inglés
Publicado por Taylor & Francis Group, 2017
ISBN 10: 1138197904 ISBN 13: 9781138197909
Librería: Majestic Books, Hounslow, Reino Unido
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
EUR 168,11
Envío por EUR 7,59
Se envía de Reino Unido a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: 3 disponibles
Añadir al carritoCondición: New.
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Flexible Regression and Smoothing: Using GAMLSS in R (Chapman & Hall/CRC The R Series)
Libro 29 de 73: Chapman & Hall/CRC The RLibrería: Mispah books, Redhill, SURRE, Reino Unido
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
EUR 149,14
Envío por EUR 29,19
Se envía de Reino Unido a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: 1 disponibles
Añadir al carritoHardcover. Condición: New. NEW. SHIPS FROM MULTIPLE LOCATIONS. book.
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FLEXIBLE REGRESSION AND SMOOTHING
Libro 29 de 73: Chapman & Hall/CRC The RIdioma: Inglés
Publicado por Taylor & Francis Group, 2017
ISBN 10: 1138197904 ISBN 13: 9781138197909
Librería: Books Puddle, New York, NY, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
EUR 177,99
Envío por EUR 3,49
Se envía dentro de Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: 3 disponibles
Añadir al carritoCondición: New.
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FLEXIBLE REGRESSION AND SMOOTHING
Libro 29 de 73: Chapman & Hall/CRC The RIdioma: Inglés
Publicado por Taylor & Francis Group, 2017
ISBN 10: 1138197904 ISBN 13: 9781138197909
Librería: Biblios, Frankfurt am main, HESSE, Alemania
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
EUR 192,95
Envío por EUR 9,95
Se envía de Alemania a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: 3 disponibles
Añadir al carritoCondición: New.
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Flexible Regression and Smoothing: Using Gamlss in R
Libro 29 de 73: Chapman & Hall/CRC The RLibrería: moluna, Greven, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 154,64
Envío por EUR 48,99
Se envía de Alemania a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: Más de 20 disponibles
Añadir al carritoGebunden. Condición: New. 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). GAMLSS extends the Gener.
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Flexible Regression and Smoothing
Libro 29 de 73: Chapman & Hall/CRC The RLibrería: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 130,30
Envío por EUR 23,00
Se envía de Alemania a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: 2 disponibles
Añadir al carritoBuch. 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 complex 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. 572 pp. Englisch.
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Flexible Regression and Smoothing : Using Gamlss in R
Libro 29 de 73: Chapman & Hall/CRC The RLibrería: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 146,84
Envío por EUR 66,49
Se envía de Alemania a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: 2 disponibles
Añadir al carritoBuch. 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 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.
