9781138197909 - flexible regression and smoothing: using gamlss in r di stasinopoulos, mikis d.; rigby, robert a.; heller, gillian z.; voudouris, vlasios; de bastiani, fernanda (12 risultati)
Flexible Regression and Smoothing: Using GAMLSS in R (Chapman & Hall/CRC The R Series)
Stasinopoulos, Mikis D.,Rigby, Robert A.,Heller, Gillian Z.,Voudouris, Vlasios,De Bastiani, Fernanda
Lingua: Inglese
Editore: Chapman and Hall/CRC 2017
Serie: Chapman & Hall/CRC The R, Libro 29 di 73. Libro 29 di 73 - Chapman & Hall/CRC The R
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Flexible Regression and Smoothing : Using Gamlss in R
Stasinopoulos, Mikis D.; Rigby, Robert A.; Heller, Gillian Z.; Voudouris, Vlasios; De Bastiani, Fernanda
Lingua: Inglese
Editore: Chapman and Hall/CRC 2017
Serie: Chapman & Hall/CRC The R, Libro 29 di 73. Libro 29 di 73 - Chapman & Hall/CRC The R
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Flexible Regression and Smoothing : Using Gamlss in R
Stasinopoulos, Mikis D.; Rigby, Robert A.; Heller, Gillian Z.; Voudouris, Vlasios; De Bastiani, Fernanda
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Editore: Chapman and Hall/CRC 2017
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FLEXIBLE REGRESSION AND SMOOTHING
Stasinopoulos, Mikis D.; Rigby, Robert A.; Heller, Gillian Z.; Voudouris, Vlasios; De Bastiani, Fernanda
Lingua: Inglese
Editore: Taylor & Francis Group 2017
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Flexible Regression and Smoothing : Using Gamlss in R
Stasinopoulos, Mikis D.; Rigby, Robert A.; Heller, Gillian Z.; Voudouris, Vlasios; De Bastiani, Fernanda
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Editore: Chapman and Hall/CRC 2017
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Flexible Regression and Smoothing : Using Gamlss in R
Stasinopoulos, Mikis D.; Rigby, Robert A.; Heller, Gillian Z.; Voudouris, Vlasios; De Bastiani, Fernanda
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Editore: Chapman and Hall/CRC 2017
Serie: Chapman & Hall/CRC The R, Libro 29 di 73. Libro 29 di 73 - Chapman & Hall/CRC The R
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Flexible Regression and Smoothing: Using GAMLSS in R (Chapman & Hall/CRC The R Series)
Stasinopoulos, Mikis D., Heller, Gillian Z., Rigby, Robert A
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Editore: Chapman and Hall/CRC 2017
Serie: Chapman & Hall/CRC The R, Libro 29 di 73. Libro 29 di 73 - Chapman & Hall/CRC The R
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FLEXIBLE REGRESSION AND SMOOTHING
Stasinopoulos, Mikis D.; Rigby, Robert A.; Heller, Gillian Z.; Voudouris, Vlasios; De Bastiani, Fernanda
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Editore: Taylor & Francis Group 2017
Serie: Chapman & Hall/CRC The R, Libro 29 di 73. Libro 29 di 73 - Chapman & Hall/CRC The R
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FLEXIBLE REGRESSION AND SMOOTHING
Stasinopoulos, Mikis D.; Rigby, Robert A.; Heller, Gillian Z.; Voudouris, Vlasios; De Bastiani, Fernanda
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Editore: Taylor & Francis Group 2017
Serie: Chapman & Hall/CRC The R, Libro 29 di 73. Libro 29 di 73 - Chapman & Hall/CRC The R
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Editore: CRC Press 2017
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Gebunden. Condizione: New. Mikis D. Stasinopoulos, Robert A. Rigby, Gillian Z. Heller, Vlasios Voudouris, Fernanda De BastianiThis book is about learning from data using the Generalized Additive Models for Location, Scale and Shape (GAMLSS). GAMLSS extends the Gener.
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Editore: CRC Press Mai 2017 2017
Serie: Chapman & Hall/CRC The R, Libro 29 di 73. Libro 29 di 73 - Chapman & Hall/CRC The R
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Buch. Condizione: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This book is about learning from data using the Generalized Additive Models for Location, Scale and Shape (GAMLSS). GAMLSS extends the Generalized Linear Models (GLMs) and Generalized Additive Models (GAMs) to accommodate large complex da…tasets, which are increasingly prevalent.In particular, the GAMLSS statistical framework enables flexible regression and smoothing models to be fitted to the data. The GAMLSS model assumes that the response variable has any parametric (continuous, discrete or mixed) distribution which might be heavy- or light-tailed, and positively or negatively skewed. In addition, all the parameters of the distribution (location, scale, shape) can be modelled as linear or smooth functions of explanatory variables. Key Features:Provides a broad overview of flexible regression and smoothing techniques to learn from data whilst also focusing on the practical application of methodology using GAMLSS software in R. Includes a comprehensive collection of real data examples, which reflect the range of problems addressed by GAMLSS models and provide a practical illustration of the process of using flexible GAMLSS models for statistical learning.R code integrated into the text for ease of understanding and replication.Supplemented by a website with code, data and extra materials.This book aims to help readers understand how to learn from data encountered in many fields. It will be useful for practitioners and researchers who wish to understand and use the GAMLSS models to learn from data and also for students who wish to learn GAMLSS through practical examples. 572 pp. Englisch.
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Editore: CRC Press 2017
Serie: Chapman & Hall/CRC The R, Libro 29 di 73. Libro 29 di 73 - Chapman & Hall/CRC The R
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Buch. Condizione: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - This book is about learning from data using the Generalized Additive Models for Location, Scale and Shape (GAMLSS). GAMLSS extends the Generalized Linear Models (GLMs) and Generalized Additive Models (GAMs) to accommodate large complex dataset…s, which are increasingly prevalent.In particular, the GAMLSS statistical framework enables flexible regression and smoothing models to be fitted to the data. The GAMLSS model assumes that the response variable has any parametric (continuous, discrete or mixed) distribution which might be heavy- or light-tailed, and positively or negatively skewed. In addition, all the parameters of the distribution (location, scale, shape) can be modelled as linear or smooth functions of explanatory variables. Key Features:Provides a broad overview of flexible regression and smoothing techniques to learn from data whilst also focusing on the practical application of methodology using GAMLSS software in R. Includes a comprehensive collection of real data examples, which reflect the range of problems addressed by GAMLSS models and provide a practical illustration of the process of using flexible GAMLSS models for statistical learning.R code integrated into the text for ease of understanding and replication.Supplemented by a website with code, data and extra materials.This book aims to help readers understand how to learn from data encountered in many fields. It will be useful for practitioners and researchers who wish to understand and use the GAMLSS models to learn from data and also for students who wish to learn GAMLSS through practical examples.
