9783540311744 - collecting spatial data: optimum design of experiments for random fields von müller, werner g. (7 Ergebnisse)
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3rd rev. and extended ed. 2007. 16 x 24 cm. XII, 242 S. XII, 242 p. 37 illus. 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. Sprac…he: Englisch.
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Zustand: Sehr gut. Zustand: Sehr gut | Seiten: 256 | Sprache: Englisch | Produktart: Bücher | The book is concerned with the statistical theory for locating spatial sensors. It bridges the gap between spatial statistics and optimum design theory. After introductions to those two fields the topics of exploratory designs and desig…ns for spatial trend and variogram estimation are treated. Special attention is devoted to describing new methodologies to cope with the problem of correlated observations.
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Buch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - The book is concerned with the statistical theory for locating spatial sensors. It bridges the gap between spatial statistics and optimum design theory. After introductions to those two fields the topics of exploratory designs and designs for spatial trend…and variogram estimation are treated. Special attention is devoted to describing new methodologies to cope with the problem of correlated observations. A great number of relevant references are collected and put into a common perspective. The theoretical investigations are accompanied by a practical example, the redesign of an Upper-Austrian air pollution monitoring network. A reader should be able to find respective theory and recommendations on how to efficiently plan a specific purpose spatial monitoring network. The third edition takes into accountthe rapid development in the area of spatial statistics by including new relevant research and references. The revised edition contains additional material on design for detecting spatial dependence and for estimating parametrized covariance functions.
