Spatial Analysis
Lingua: inglese
Editore: John Wiley and Sons Ltd, 2022
Serie: Libro 333 di 358 - Wiley Series in Probability and Statistics
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- Nuovo

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Covering a growing area of research, Spatial Analysis highlights the latest advances in the field with an emphasis on applications. Written by world-renowned authors, this breakthrough text provides insight into the statistical investigation of the interdependence of random variables as a function of their proximity in space and time. Series: Wiley Series in Probability and Statistics. Num Pages: 320 pages. BIC Classification: PB. Category: (P) Professional & Vocational; (UP) Postgraduate, Research & Scholarly; (UU) Undergraduate. . . 2022. 1st Edition. Hardcover. . . . . Books ship from the US and Ireland.
Codice articolo V9780471632054
- Titolo
- Spatial Analysis
- Autore
- John T. Kent
- Editore
- John Wiley and Sons Ltd
- Anno di pubblicazione
- 2022
- Condizione
- New
- Rilegatura
- Rilegato
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 0471632058
- ISBN 13
- 9780471632054
- Serie
- Libro 333 di 358: Wiley Series in Probability and Statistics
Explore the foundations and latest developments in spatial statistical analysis
In Spatial Analysis, two distinguished authors deliver a practical and insightful exploration of the statistical investigation of the interdependence of random variables as a function of their spatial proximity. The book expertly blends theory and application, offering numerous worked examples and exercises at the end of each chapter.
Increasingly relevant to fields as diverse as epidemiology, geography, geology, image analysis, and machine learning, spatial statistics is becoming more important to a wide range of specialists and professionals. The book includes:
- Thorough introduction to stationary random fields, intrinsic and generalized random fields, and stochastic models
- Comprehensive exploration of the estimation of spatial structure
- Practical discussion of kriging and the spatial linear model
Spatial Analysis is an invaluable resource for advanced undergraduate and postgraduate students in statistics, data science, digital imaging, geostatistics, and agriculture. It’s also an accessible reference for professionals who are required to use spatial models in their work.
"Riassunto" può appartenere a un’altra edizione di questo titolo.
Informazioni sull’autore
John T. Kent is a Professor in the Department of Statistics at the University of Leeds, UK. He began his career as a research fellow at Sidney Sussex College, Cambridge before moving to the University of Leeds. He has published extensively on various aspects of statistics, including infinite divisibility, directional data analysis, multivariate analysis, inference, robustness, shape analysis, image analysis, spatial statistics, and spatial-temporal modelling.
Kanti V. Mardia is a Senior Research Professor and Leverhulme Emeritus Fellow in the Department of Statistics at the University of Leeds, and a Visiting Professor at the University of Oxford. During his career he has received many prestigious honours, including in 2003 the Guy Medal in Silver from the Royal Statistical Society, and in 2013 the Wilks memorial medal from the American Statistical Society. His research interests include bioinformatics, directional statistics, geosciences, image analysis, multivariate analysis, shape analysis, spatial statistics, and ??spatial-temporal modelling.
Kent and Mardia are also joint authors of a well-established monograph on Multivariate Analysis.
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Conor Kenny
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