Semiparametric Regression with R
Lingua: inglese
Editore: Springer, 2018
Serie: Libro 63 di 68 - Use R!
- Brossura
- Nuovo
Da: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, GermaniaAHA-BUCH GmbH
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Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This easy-to-follow applied book on semiparametric regression methods using R is intended to close the gap between the available methodology and its use in practice. Semiparametric regression has a large literature but much of it is geared towards data analysts who have advanced knowledge of statistical methods. While R now has a great deal of semiparametric regression functionality, many of these developments have not trickled down to rank-and-file statistical analysts.The authors assemble a broad range of semiparametric regression R analyses and put them in a form that is useful for applied researchers. There are chapters devoted to penalized spines, generalized additive models, grouped data, bivariate extensions of penalized spines, and spatial semi-parametric regression models. Where feasible, the R code is provided in the text, however the book is also accompanied by an external website complete with datasets and R code. Because of its flexibility, semiparametric regression has proven to be of great value with many applications in fields as diverse as astronomy, biology, medicine, economics, and finance. This book is intended for applied statistical analysts who have some familiarity with R.…
Codice articolo 9781493988518
- Titolo
- Semiparametric Regression with R
- Autore
- Jaroslaw Harezlak
- Editore
- Springer
- Anno di pubblicazione
- 2018
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Taschenbuch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 1493988514
- ISBN 13
- 9781493988518
- Peso dell'articolo
- 522 grammi
- Dimensioni
- 235x155x19 mm
- Serie
- Libro 63 di 68: Use R!
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Informazioni sull’autore
Matt Wand is Distinguished Professor of Statistics at University of Technology Sydney. He serves as an associate editor for the Statistics journal: Australian and New Zealand Journal of Statistics. Professor Wand is chiefly interested in the development of statistical methodology for finding useful structure in large multivariate data sets. Currently, Wands specific interests include expectation propagation, message passing algorithms, variational approximate methods, statistical methods for streaming data, generalized linear mixed models, and semiparametric regression.
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