Generalized Additive Models for Location, Scale and Shape: A Distributional Regression Approach, With Applications (Cambridge in Statistical and Probabilistic Mathematics, 56) - Hardcover
Buch 44 von 46: Cambridge Series in Statistical and Probabilistic Mathematics
Inhaltsangabe
A comprehensive presentation of generalized additive models for location, scale and shape linking methods with diverse applications.
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Über die Autorin bzw. den Autor
Mikis D. Stasinopoulos is Professor of Statistics at the School of Computing and Mathematical Sciences, University of Greenwich. He is, together with Professor Bob Rigby, coauthor of the original Royal Statistical Society article on GAMLSS. He has also coauthored three books on distributional regression, and in particular the theoretical and computational aspects of the GAMLSS framework.
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Generalized Additive Models for Location, Scale and Shape: A Distributional Regression Approach, with Applications (Cambridge Series in Statistical and Probabilistic Mathematics, Series Number 56)
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Cambridge University Press, 2024
ISBN 10: 1009410067
ISBN 13: 9781009410069
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Generalized Additive Models for Location, Scale and Shape : A Distributional Regression Approach, With Applications
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Generalized Additive Models for Location, Scale and Shape : A Distributional Regression Approach, With Applications
Verlag:
Cambridge University Press, 2024
ISBN 10: 1009410067
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Generalized Additive Models for Location, Scale and Shape
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Generalized Additive Models for Location, Scale and Shape
Verlag:
Cambridge University Press, GB, 2024
ISBN 10: 1009410067
ISBN 13: 9781009410069
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Hardcover
Erstausgabe
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Hardback. Zustand: New. 1st. An emerging field in statistics, distributional regression facilitates the modelling of the complete conditional distribution, rather than just the mean. This book introduces generalized additive models for location, scale and shape (GAMLSS) - one of the most important classes of distributional regression. Taking a broad perspective, the authors consider penalized likelihood inference, Bayesian inference, and boosting as potential ways of estimating models and illustrate their usage in complex applications. Written by the international team who developed GAMLSS, the text's focus on practical questions and problems sets it apart. Case studies demonstrate how researchers in statistics and other data-rich disciplines can use the model in their work, exploring examples ranging from fetal ultrasounds to social media performance metrics. The R code and data sets for the case studies are available on the book's companion website, allowing for replication and further study. Bestandsnummer des Verkäufers LU-9781009410069
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