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, vlasios; de bastiani, fernanda (12 resultados)
Flexible Regression and Smoothing: Using GAMLSS in R (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, 2017
- Tapa dura
Librería: Books From California, Simi Valley, CA, Estados Unidos de AmericaBooks From California
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EUR 111,09
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hardcover. Condición: Very Good. Cover and edges may have some wear.
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, 2017
- Tapa dura
Librería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de AmericaGreatBookPrices
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EUR 157,05
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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, 2017
- Tapa dura
Librería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de AmericaGreatBookPrices
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EUR 159,59
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Condición: New.
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, 2017
- Tapa dura
Librería: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Reino UnidoGreatBookPricesUK
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EUR 149,26
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Condición: New.
FLEXIBLE REGRESSION AND SMOOTHING
Stasinopoulos, Mikis D.; Rigby, Robert A.; Heller, Gillian Z.; Voudouris, Vlasios; De Bastiani, Fernanda
Idioma: Inglés
Editorial: Taylor & Francis Group, 2017
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Librería: Majestic Books, Hounslow, Reino UnidoMajestic Books
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EUR 164,75
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Condición: New.
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, 2017
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Librería: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Reino UnidoGreatBookPricesUK
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EUR 155,43
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Condición: As New. Unread book in perfect condition.
Flexible Regression and Smoothing: Using GAMLSS in R (Chapman & Hall/CRC The R Series)
Stasinopoulos, Mikis D., Heller, Gillian Z., Rigby, Robert A
Idioma: Inglés
Editorial: Chapman and Hall/CRC, 2017
- Tapa dura
Librería: Mispah books, Redhill, SURRE, Reino UnidoMispah books
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EUR 148,99
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Hardcover. Condición: New. NEW. SHIPS FROM MULTIPLE LOCATIONS. book.
FLEXIBLE REGRESSION AND SMOOTHING
Stasinopoulos, Mikis D.; Rigby, Robert A.; Heller, Gillian Z.; Voudouris, Vlasios; De Bastiani, Fernanda
Idioma: Inglés
Editorial: Taylor & Francis Group, 2017
- Tapa dura
Librería: Books Puddle, New York, NY, Estados Unidos de AmericaBooks Puddle
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EUR 185,41
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Condición: New.
Idioma: Inglés
Editorial: CRC Press, 2017
- Tapa dura
Librería: moluna, Greven, Alemaniamoluna
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EUR 154,64
Envío por EUR 48,99Se envía de Alemania a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: Más de 20 disponibles
Gebunden. 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.
FLEXIBLE REGRESSION AND SMOOTHING
Stasinopoulos, Mikis D.; Rigby, Robert A.; Heller, Gillian Z.; Voudouris, Vlasios; De Bastiani, Fernanda
Idioma: Inglés
Editorial: Taylor & Francis Group, 2017
- Tapa dura
Librería: Biblios, frankfurt am main, HESSE, AlemaniaBiblios
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EUR 194,93
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Condición: New.
Idioma: Inglés
Editorial: CRC Press Mai 2017, 2017
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Librería: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, AlemaniaBuchWeltWeit Ludwig Meier e.K.
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Buch. 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 dat…asets, 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.
Idioma: Inglés
Editorial: CRC Press, 2017
- Tapa dura
- Impresión bajo demanda
Librería: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, AlemaniaAHA-BUCH GmbH
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EUR 130,30
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Buch. 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.
