Thomas kneib (26 Ergebnisse)
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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)
Stasinopoulos, Mikis D.; Kneib, Thomas; Klein, Nadja; Mayr, Andreas; Heller, Gillian Z.
Sprache: Englisch
Verlag: Cambridge University Press, 2024
Serie: Cambridge Series in Statistical and Probabilistic Mathematics, Buch 44 von 46. Buch 44 von 46 - Cambridge Series in Statistical and Probabilistic Mathematics
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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)
Stasinopoulos, Mikis D.; Kneib, Thomas; Klein, Nadja; Mayr, Andreas; Heller, Gillian Z.
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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)
Stasinopoulos, Mikis D.; Kneib, Thomas; Klein, Nadja; Mayr, Andreas; Heller, Gillian Z.
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Verlag: Cambridge University Press, 2024
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Regression, Models, Methods and Applications
Fahrmeir, Ludwig; Kneib, Thomas; Lang, Stefan; Marx, Brian D.
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Generalized Additive Models for Location, Scale and Shape: A Distributional Regression Approach, with Applications
Mikis D. Stasinopoulos , Thomas Kneib , Nadja Klein , Andreas Mayr , Gillian Z. Heller
Sprache: Englisch
Verlag: Cambridge University Press, 2024
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Regression: Models, Methods and Applications
Fahrmeir, Ludwig; Kneib, Thomas; Lang, Stefan; Marx, Brian D.
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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)
Ludwig Fahrmeir (Autor), Thomas Kneib (Autor), Stefan Lang (Autor), Brian Marx (Autor)
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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 t…hrough 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 He…idelberg, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu.
Sprache: Englisch
Verlag: Cambridge University Press Feb 2024, 2024
Serie: Cambridge Series in Statistical and Probabilistic Mathematics, Buch 44 von 46. Buch 44 von 46 - Cambridge Series in Statistical and Probabilistic Mathematics
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Buch. Zustand: Neu. Neuware - An emerging field in statistics, distributional regression facilitates the modelling of the complete conditional distribution, rather than just the mean. This book introduces generalized additive models for location, scale and shape (GAMLSS) - one of the most important classes of distributional regr…ession. Taking a broad perspective, the authors consider penalized likelihood inference, Bayesian inference, and boosting as potential ways of estimating models and illustrate their usage in complex applications. Written by the international team who developed GAMLSS, the text's focus on practical questions and problems sets it apart. Case studies demonstrate how researchers in statistics and other data-rich disciplines can use the model in their work, exploring examples ranging from fetal ultrasounds to social media performance metrics. The R code and data sets for the case studies are available on the book's companion website, allowing for replication and further study.
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Zustand: Sehr gut. Zustand: Sehr gut | Seiten: 496 | Sprache: Englisch | Produktart: Bücher | printingsandremainstobeakeyreferenceonappliedstatisticalmodellingutilizing generalizedlinearmodels. Ludwigalsohadgreatin?uenceonthecreationofthe StatisticalModellingSociety,andiscurrentlyontheadvisoryboardofthecor- spondingjournalon¿Sta…tisticalModelling. ¿Boththesocietyandjournalemerged outoftheearlyGLIMworkshopsandproceedings. v vi Foreword Ofcourse,Ludwig¿sworkisde?nitelynotrestrictedtogeneralizedlinearmodels 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. BotheditorsofthisFestschriftwereluckyenoughtoworkwithLudwigatseveral occasionsandinparticularearlyintheircareersasPhDstudentsandPostDocs. His personalandprofessionalmentorshipandhisstrongcommitmentmadehimaperfect supervisorandhispatient,con?dentandencouragingworkingstylewillalwaysbe rememberedbyallofhisstudentsandcolleagues. Ludwigalwaysprovidedafriendly workingenvironmentthatmadeitapleasureandanhonortobeapartofhisworking group. WeareproudtobeabletosaythatLudwigismuchmorethanacolleague butturnedintoafriendforbothofus. OldenburgandMunich,January2010 ThomasKneib,GerhardTutz Acknowledgements Theeditorswouldliketoexpresstheirgratitudeto ¿ allauthorsofthisvolumefortheiragreementtocontributeandtheireasyco- erationatseveralstagesofputtingtogetherthe?nalversionoftheFestschrift. ¿ JohannaBrandt,JanGertheis.
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Regression: Models, Methods and Applications
Fahrmeir, Ludwig; Kneib, Thomas; Lang, Stefan; Marx, Brian D.
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Regression: Models, Methods and Applications
Fahrmeir, Ludwig/ Kneib, Thomas/ Lang, Stefan/ Marx, Brian D.
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Regression: Models, Methods and Applications
Fahrmeir, Ludwig (Author)/ Kneib, Thomas (Author)/ Lang, Stefan (Author)/ Marx, Brian D. (Author)
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Regression: Modelle, Methoden Und Anwendungen
Fahrmeir, Ludwig; Kneib, Thomas; Lang, Stefan; Fahrmeir, Ludwig; Kneib, Thomas; Lang, Stefan
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