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Statistical Modelling and Regression Structures. Festschrift in Honour of Ludwig Fahrmeir.
Sprache: Englisch
Verlag: Heidelberg, Physica-Verlag., 2010
ISBN 10: 3790824127 ISBN 13: 9783790824124
Anbieter: Universitätsbuchhandlung Herta Hold GmbH, Berlin, Deutschland
Verbandsmitglied: GIAQ ILAB VDA
Verkäuferbewertung 4 von 5 Sternen
XXIV, 472 p. Hardcover. Versand aus Deutschland / We dispatch from Germany via Air Mail. Einband bestoßen, daher Mängelexemplar gestempelt, sonst sehr guter Zustand. Imperfect copy due to slightly bumped cover, apart from this in very good condition. Stamped. Sprache: Englisch.
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Generalized Additive Models for Location, Scale and Shape: A Distributional Regression Approach, with Applications (Cambridge Series in Statistical and Probabilistic Mathematics, Series Number 56)
Buch 44 von 46: Cambridge Series in Statistical and Probabilistic MathematicsSprache: Englisch
Verlag: Cambridge University Press, 2024
ISBN 10: 1009410067 ISBN 13: 9781009410069
Anbieter: Books From California, Simi Valley, CA, USA
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hardcover. Zustand: Very Good.
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Generalized Additive Models for Location, Scale and Shape: A Distributional Regression Approach, with Applications (Cambridge Series in Statistical and Probabilistic Mathematics, Series Number 56)
Buch 44 von 46: Cambridge Series in Statistical and Probabilistic MathematicsSprache: Englisch
Verlag: Cambridge University Press, 2024
ISBN 10: 1009410067 ISBN 13: 9781009410069
Anbieter: Friends of the Multnomah County Library, Portland, OR, USA
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Hardcover. Zustand: Very Good. No dustjacket as issued. Very minor shelf wear, including a small dent to back cover. Binding tight. All pages intact and free of marks.
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Zustand: good. Befriedigend/Good: Durchschnittlich erhaltenes Buch bzw. Schutzumschlag mit Gebrauchsspuren, aber vollständigen Seiten. / Describes the average WORN book or dust jacket that has all the pages present.
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Hardcover. Zustand: Very Good. Zustand des Schutzumschlags: No dust jacket as issued. 1st Edition. First Edition, First Printing, 2011. Clean and tightly bound with unmarked contents. Corner creased pp. 64-97, otherwise a fine copy. International shipping may require added postage charges.
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Generalized Additive Models for Location, Scale and Shape: A Distributional Regression Approach, with Applications (Cambridge Series in Statistical and Probabilistic Mathematics, Series Number 56)
Buch 44 von 46: Cambridge Series in Statistical and Probabilistic MathematicsSprache: Englisch
Verlag: Cambridge University Press, 2024
ISBN 10: 1009410067 ISBN 13: 9781009410069
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Regression, Models, Methods and Applications
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Generalized Additive Models for Location, Scale and Shape: A Distributional Regression Approach, with Applications
Buch 44 von 46: Cambridge Series in Statistical and Probabilistic MathematicsSprache: Englisch
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Regression: Models, Methods and Applications
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Regression: Models, Methods and Applications
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Regression: Models, Methods and Applications
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Regression: Models, Methods and Applications
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Zustand: Sehr gut. Zustand: Sehr gut | Seiten: 496 | Sprache: Englisch | Produktart: Bücher | printingsandremainstobeakeyreferenceonappliedstatisticalmodellingutilizing generalizedlinearmodels. Ludwigalsohadgreatin?uenceonthecreationofthe StatisticalModellingSociety,andiscurrentlyontheadvisoryboardofthecor- spondingjournalon¿StatisticalModelling. ¿Boththesocietyandjournalemerged outoftheearlyGLIMworkshopsandproceedings. v vi Foreword Ofcourse,Ludwig¿sworkisde?nitelynotrestrictedtogeneralizedlin earmodels but¿onthecontrary¿spansawiderangeofmodernStatistics. Heco-authoredor co-editedseveralmonographs,e. g. onMultivariateStatistics,StochasticProcesses, MeasurementofCreditRisks,aswellaspopulartextbooksonRegressionandan IntroductiontoStatistics. Hisrecentresearchcontributionsaremostlyconcentrated insemiparametricregressionandspatialstatisticswithinaBayesianframework. When?rstcirculatingtheideaofaFestschriftforthecelebrationofLudwig¿s 65thbirthday,allpotentialcontributorswereextremelypositive,manyimmediately agreeingtocontribute. ThesereactionsatesttoLudwig¿shighpersonalandp- fessionalappreciationinthestatisticalcommunity. Thefarreachingandvarietyof subjectscoveredwithinthesecontributionsalsorepresentsLudwig¿sbroadinterest andimpactinmanybranchesofmodernStatistics. BotheditorsofthisFestschriftwereluckyenoughtoworkwithLudwiga tseveral occasionsandinparticularearlyintheircareersasPhDstudentsandPostDocs. His personalandprofessionalmentorshipandhisstrongcommitmentmadehimaperfect supervisorandhispatient,con?dentandencouragingworkingstylewillalwaysbe rememberedbyallofhisstudentsandcolleagues. Ludwigalwaysprovidedafriendly workingenvironmentthatmadeitapleasureandanhonortobeapartofhiswo rking group. WeareproudtobeabletosaythatLudwigismuchmorethanacolleague butturnedintoafriendforbothofus. OldenburgandMunich,January2010 ThomasKneib,GerhardTutz Acknowledgements Theeditorswouldliketoexpresstheirgratitudeto ¿ allauthorsofthisvolumefortheiragreementtocontributeandtheireasyco- erationatseveralstagesofputtingtogetherthe?nalversionoftheFestschrift. ¿ JohannaBrandt,JanGertheis.
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Regression: Models, Methods and Applications
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Regression: Models, Methods and Applications
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Regression: Models, Methods and Applications [Englisch] [Gebundene Ausgabe] Mathematik Informatik Mathematik Wirtschaft Lexika Generalized Linear Models linear regression mixed models Regression Statistik Semiparametric Regression spatial regression Wirtschaftsstatistik Ludwig Fahrmeir (Autor), Thomas Kneib (Autor), Stefan Lang (Autor), Brian Marx (Autor)
Anbieter: BUCHSERVICE / ANTIQUARIAT Lars Lutzer, Wahlstedt, Deutschland
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Hardcover. Zustand: gut. 2013. The aim of this book is an applied and unified introduction into parametric, non- and semiparametric regression that closes the gap between theory and application. The most important models and methods in regression are presented on a solid formal basis, and their appropriate application is shown through many real data examples and case studies. Availability of (user-friendly) software has been a major criterion for the methods selected and presented. Thus, the book primarily targets an audience that includes students, teachers and practitioners in social, economic, and life sciences, as well as students and teachers in statistics programs, and mathematicians and computer scientists with interests in statistical modeling and data analysis. It is written on an intermediate mathematical level and assumes only knowledge of basic probability, calculus, and statistics. The most important definitions and statements are concisely summarized in boxes. Two appendices describe required matrix algebra, as well as elements of probability calculus and statistical inference. Autor: Ludwig Fahrmeir is Professor emeritus at the Department of Statistics at Ludwig-Maximilians-University Munich. From 1995 to 2006 he was speaker of the Collaborative Research Center 'Statistical Analysis of Discrete Data', supported financially by the German National Science Foundation. His main research interests are semiparametric regression, longitudinal data analysis and spatial statistics, with applications ranging from social science and risk management to public health and neuroscience. - Thomas Kneib is Professor for Statistics at Georg August University Göttingen, Germany, where he is speaker of the interdisciplinary Centre for Statistics and a Research Training Group on "Scaling Problems in Statistics". He received his PhD in Statistics at Ludwig-Maximilians-University Munich and, during his PostDoc phase, has been Visiting Professor for Applied Statistics at the University of Ulm and Substitute Professor for Statistics at Georg-August-University Göttingen. From 2009 until 2011 he has been Professor for Applied Statistics at Carl von Ossietzky University Oldenburg. His main research interests include semiparametric regression, spatial statistics and quantile regression. - Stefan Lang is Professor for Applied Statistics at University of Innsbruck, Austria. He received his PhD at Ludwig-Maximilians-University Munich. From 2005 to 2006 he has been Professor for Statistics at University of Leipzig. He is currently editor of Advances of Statistical Analysis and Associate Editor of Statistical Modelling. His main research interests include semiparametric and spatial regression, multilevel modelling and complex Bayesian models, with applications among others in environmetrics, marketing science, real estate and actuarial science. - Brian D. Marx is a full professor in the Department of Experimental Statisitics at Louisiana State University. His main research interests include P-spline smoothiing, ill-conditioned regression problems, and high-dimensional chemometric applications. He is currently serving as coordinating editor for the journal Statistical Modelling and is past chair of the Statistical Modelling Society. Content: Introduction.- Regression Models.- The Classical Linear Model.- Extensions of the Classical Linear Model.- Generalized Linear Models.- Categorical Regression Models.- Mixed Models.- Nonparametric Regression.- Structured Additive Regression.- Quantile Regression.- A Matrix Algebra.- B Probability Calculus and Statistical Inference.- Bibliography.- Index. Zusatzinfo XIV, 698 p. Verlagsort Berlin Sprache englisch Maße 155 x 235 mm Mathematik / Informatik Mathematik Wirtschaft Lexika Generalized Linear Models linear regression mixed models Regression Statistik Semiparametric Regression spatial regression Wirtschaftsstatistik ISBN-10 3-642-34332-5 / 3642343325 ISBN-13 978-3-642-34332-2 / 9783642343322 In englischer Sprache. 650 pages. 15,6 x 3,8 x 23,4 cm.
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Statistical Modelling and Regression Structures | Festschrift in Honour of Ludwig Fahrmeir | Thomas Kneib (u. a.) | Taschenbuch | xxiv | Englisch | 2014 | Physica | EAN 9783790828986 | Verantwortliche Person für die EU: Physica Verlag in Springer Science + Business Media, Tiergartenstr. 15-17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu.
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Statistical Modelling and Regression Structures: Festschrift in Honour of Ludwig Fahrmeir
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Regression: Models, Methods and Applications
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Regression: Models, Methods and Applications
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Regression: Models, Methods and Applications
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Regression: Modelle, Methoden und Anwendungen (Statistik und ihre Anwendungen) (German Edition)
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Regression: Modelle, Methoden Und Anwendungen
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