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quantile regression spatial data de mcmillen daniel (16 resultados)
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mcmillen daniel
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quantile regression spatial data
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Quantile Regression for Spatial Data
Libro 2 de 10: SpringerBriefs in Regional ScienceLibrería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de America
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Quantile Regression for Spatial Data (Paperback or Softback)
Libro 2 de 10: SpringerBriefs in Regional ScienceLibrería: BargainBookStores, Grand Rapids, MI, Estados Unidos de America
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Quantile Regression for Spatial Data
Libro 2 de 10: SpringerBriefs in Regional ScienceLibrería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de America
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Quantile Regression for Spatial Data (SpringerBriefs in Regional Science)
Libro 2 de 10: SpringerBriefs in Regional ScienceLibrería: Ria Christie Collections, Uxbridge, Reino Unido
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Quantile Regression for Spatial Data
Libro 2 de 10: SpringerBriefs in Regional ScienceLibrería: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Reino Unido
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Quantile Regression for Spatial Data
Libro 2 de 10: SpringerBriefs in Regional ScienceLibrería: Chiron Media, Wallingford, Reino Unido
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Quantile Regression for Spatial Data
Libro 2 de 10: SpringerBriefs in Regional ScienceLibrería: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
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Quantile Regression for Spatial Data
Libro 2 de 10: SpringerBriefs in Regional ScienceLibrería: Books Puddle, New York, NY, Estados Unidos de America
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Quantile Regression for Spatial Data (SpringerBriefs in Regional Science)
Libro 2 de 10: SpringerBriefs in Regional ScienceLibrería: Revaluation Books, Exeter, Reino Unido
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Quantile Regression for Spatial Data
Libro 2 de 10: SpringerBriefs in Regional ScienceIdioma: Inglés
Publicado por Springer Berlin Heidelberg, Springer Berlin Heidelberg, 2012
ISBN 10: 3642318142 ISBN 13: 9783642318146
Librería: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Alemania
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Añadir al carritoTaschenbuch. Condición: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - Quantile regression analysis differs from more conventional regression models in its emphasis on distributions. Whereas standard regression procedures show how the expected value of the dependent variable responds to a change in an explanatory variable, quantile regressions imply predicted changes for the entire distribution of the dependent variable. Despite its advantages, quantile regression is still not commonly used in the analysis of spatial data. The objective of this book is to make quantile regression procedures more accessible for researchers working with spatial data sets. The emphasis is on interpretation of quantile regression results. A series of examples using both simulated and actual data sets shows how readily seemingly complex quantile regression results can be interpreted with sets of well-constructed graphs. Both parametric and nonparametric versions of spatial models are considered in detail.
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Quantile Regression for Spatial Data
Libro 2 de 10: SpringerBriefs in Regional ScienceLibrería: preigu, Osnabrück, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 68,25
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Añadir al carritoTaschenbuch. Condición: Neu. Quantile Regression for Spatial Data | Daniel P. Mcmillen | Taschenbuch | SpringerBriefs in Regional Science | ix | Englisch | 2012 | Springer | EAN 9783642318146 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu.
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Quantile Regression for Spatial Data
Libro 2 de 10: SpringerBriefs in Regional ScienceIdioma: Inglés
Publicado por Springer Berlin Heidelberg Aug 2012, 2012
ISBN 10: 3642318142 ISBN 13: 9783642318146
Librería: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, Alemania
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Añadir al carritoTaschenbuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Quantile regression analysis differs from more conventional regression models in its emphasis on distributions. Whereas standard regression procedures show how the expected value of the dependent variable responds to a change in an explanatory variable, quantile regressions imply predicted changes for the entire distribution of the dependent variable. Despite its advantages, quantile regression is still not commonly used in the analysis of spatial data. The objective of this book is to make quantile regression procedures more accessible for researchers working with spatial data sets. The emphasis is on interpretation of quantile regression results. A series of examples using both simulated and actual data sets shows how readily seemingly complex quantile regression results can be interpreted with sets of well-constructed graphs. Both parametric and nonparametric versions of spatial models are considered in detail. 76 pp. Englisch.
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Quantile Regression for Spatial Data
Libro 2 de 10: SpringerBriefs in Regional ScienceLibrería: Majestic Books, Hounslow, Reino Unido
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Quantile Regression for Spatial Data
Libro 2 de 10: SpringerBriefs in Regional ScienceLibrería: Biblios, Frankfurt am main, HESSE, Alemania
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Quantile Regression for Spatial Data
Libro 2 de 10: SpringerBriefs in Regional ScienceIdioma: Inglés
Publicado por Springer Berlin Heidelberg, 2012
ISBN 10: 3642318142 ISBN 13: 9783642318146
Librería: moluna, Greven, Alemania
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Añadir al carritoCondición: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Emphasis on graphical interpretation of quantile regression resultsPresents estimators designed specifically for the analysis of spatial data Includes both parametric and nonparametric approaches Includes both parametric and nonparam.
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Quantile Regression for Spatial Data
Libro 2 de 10: SpringerBriefs in Regional ScienceIdioma: Inglés
Publicado por Springer, Springer Aug 2012, 2012
ISBN 10: 3642318142 ISBN 13: 9783642318146
Librería: buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Alemania
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Añadir al carritoTaschenbuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -Quantile regression analysis differs from more conventional regression models in its emphasis on distributions. Whereas standard regression procedures show how the expected value of the dependent variable responds to a change in an explanatory variable, quantile regressions imply predicted changes for the entire distribution of the dependent variable. Despite its advantages, quantile regression is still not commonly used in the analysis of spatial data. The objective of this book is to make quantile regression procedures more accessible for researchers working with spatial data sets. The emphasis is on interpretation of quantile regression results. A series of examples using both simulated and actual data sets shows how readily seemingly complex quantile regression results can be interpreted with sets of well-constructed graphs. Both parametric and nonparametric versions of spatial models are considered in detail.Springer-Verlag KG, Sachsenplatz 4-6, 1201 Wien 76 pp. Englisch.
