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9783030637590 - A Course on Small Area Estimation and Mixed Models: Methods, Theory and Applications in R (Statistics for Social and Behavioral Sciences) von Morales, Domingo; Este... (4 Ergebnisse)
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A Course on Small Area Estimation and Mixed Models: Methods, Theory and Applications in R (Statistics for Social and Behavioral Sciences)
Buch 38 von 40: Statistics for Social and Behavioral SciencesAnbieter: Majestic Books, Hounslow, Vereinigtes Königreich
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A Course on Small Area Estimation and Mixed Models: Methods, Theory and Applications in R (Statistics for Social and Behavioral Sciences)
Buch 38 von 40: Statistics for Social and Behavioral SciencesAnbieter: Ria Christie Collections, Uxbridge, Vereinigtes Königreich
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Taschenbuch. Zustand: Neu. A Course on Small Area Estimation and Mixed Models | Methods, Theory and Applications in R | Domingo Morales (u. a.) | Taschenbuch | xx | Englisch | 2022 | Springer | EAN 9783030637590 | 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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A Course on Small Area Estimation and Mixed Models : Methods, Theory and Applications in R
Buch 38 von 40: Statistics for Social and Behavioral SciencesSprache: Englisch
Verlag: Springer International Publishing, Springer Nature Switzerland, 2022
ISBN 10: 303063759X ISBN 13: 9783030637590
Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Deutschland
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
Taschenbuch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This advanced textbook explores small area estimation techniques, covers the underlying mathematical and statistical theory and offers hands-on support with their implementation. It presents the theory in a rigorous way and compares and contrasts various statistical methodologies, helping readers understand how to develop new methodologies for small area estimation. It also includes numerous sample applications of small area estimation techniques. The underlying R code is provided in the text and applied to four datasets that mimic data from labor markets and living conditions surveys, where the socioeconomic indicators include the small area estimation of total unemployment, unemployment rates, average annual household incomes and poverty indicators. Given its scope, the book will be useful for master and PhD students, and for official and other applied statisticians.
