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quantile regression spatial data von mcmillen daniel (17 Ergebnisse)
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Quantile Regression for Spatial Data
Buch 2 von 10: SpringerBriefs in Regional ScienceAnbieter: GreatBookPrices, Columbia, MD, USA
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Quantile Regression for Spatial Data (Paperback or Softback)
Buch 2 von 10: SpringerBriefs in Regional ScienceAnbieter: BargainBookStores, Grand Rapids, MI, USA
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Quantile Regression for Spatial Data
Buch 2 von 10: SpringerBriefs in Regional ScienceAnbieter: GreatBookPrices, Columbia, MD, USA
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Quantile Regression for Spatial Data (SpringerBriefs in Regional Science)
Buch 2 von 10: SpringerBriefs in Regional ScienceAnbieter: Ria Christie Collections, Uxbridge, Vereinigtes Königreich
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Quantile Regression for Spatial Data
Buch 2 von 10: SpringerBriefs in Regional ScienceAnbieter: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Vereinigtes Königreich
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Quantile Regression for Spatial Data
Buch 2 von 10: SpringerBriefs in Regional ScienceAnbieter: Chiron Media, Wallingford, Vereinigtes Königreich
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Quantile Regression for Spatial Data
Buch 2 von 10: SpringerBriefs in Regional ScienceAnbieter: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Vereinigtes Königreich
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Quantile Regression for Spatial Data (SpringerBriefs in Regional Science)
Buch 2 von 10: SpringerBriefs in Regional ScienceAnbieter: Revaluation Books, Exeter, Vereinigtes Königreich
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Quantile Regression for Spatial Data
Buch 2 von 10: SpringerBriefs in Regional ScienceSprache: Englisch
Verlag: Springer Berlin Heidelberg, Springer Berlin Heidelberg, 2012
ISBN 10: 3642318142 ISBN 13: 9783642318146
Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Deutschland
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - Quantile regression analysis differs from more conventional regression models in its emphasis on distributions. Whereas standard regression procedures show how the expected value of the dependent variable responds to a change in an explanatory variable, quantile regressions imply predicted changes for the entire distribution of the dependent variable. Despite its advantages, quantile regression is still not commonly used in the analysis of spatial data. The objective of this book is to make quantile regression procedures more accessible for researchers working with spatial data sets. The emphasis is on interpretation of quantile regression results. A series of examples using both simulated and actual data sets shows how readily seemingly complex quantile regression results can be interpreted with sets of well-constructed graphs. Both parametric and nonparametric versions of spatial models are considered in detail.
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Quantile Regression for Spatial Data | Daniel P. Mcmillen | Taschenbuch | SpringerBriefs in Regional Science | ix | Englisch | 2012 | Springer | EAN 9783642318146 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu.
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Quantile Regression for Spatial Data
Buch 2 von 10: SpringerBriefs in Regional ScienceSprache: Englisch
Verlag: Springer Berlin Heidelberg Aug 2012, 2012
ISBN 10: 3642318142 ISBN 13: 9783642318146
Anbieter: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, Deutschland
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Taschenbuch. Zustand: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Quantile regression analysis differs from more conventional regression models in its emphasis on distributions. Whereas standard regression procedures show how the expected value of the dependent variable responds to a change in an explanatory variable, quantile regressions imply predicted changes for the entire distribution of the dependent variable. Despite its advantages, quantile regression is still not commonly used in the analysis of spatial data. The objective of this book is to make quantile regression procedures more accessible for researchers working with spatial data sets. The emphasis is on interpretation of quantile regression results. A series of examples using both simulated and actual data sets shows how readily seemingly complex quantile regression results can be interpreted with sets of well-constructed graphs. Both parametric and nonparametric versions of spatial models are considered in detail. 76 pp. Englisch.
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Quantile Regression for Spatial Data
Buch 2 von 10: SpringerBriefs in Regional ScienceAnbieter: Majestic Books, Hounslow, Vereinigtes Königreich
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Quantile Regression for Spatial Data
Buch 2 von 10: SpringerBriefs in Regional ScienceAnbieter: Biblios, Frankfurt am main, HESSE, Deutschland
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Quantile Regression for Spatial Data
Buch 2 von 10: SpringerBriefs in Regional ScienceSprache: Englisch
Verlag: Springer Berlin Heidelberg, 2012
ISBN 10: 3642318142 ISBN 13: 9783642318146
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In den WarenkorbZustand: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Emphasis on graphical interpretation of quantile regression resultsPresents estimators designed specifically for the analysis of spatial data Includes both parametric and nonparametric approaches Includes both parametric and nonparam.
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Quantile Regression for Spatial Data
Buch 2 von 10: SpringerBriefs in Regional ScienceSprache: Englisch
Verlag: Springer, Springer Aug 2012, 2012
ISBN 10: 3642318142 ISBN 13: 9783642318146
Anbieter: buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Deutschland
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Taschenbuch. Zustand: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -Quantile regression analysis differs from more conventional regression models in its emphasis on distributions. Whereas standard regression procedures show how the expected value of the dependent variable responds to a change in an explanatory variable, quantile regressions imply predicted changes for the entire distribution of the dependent variable. Despite its advantages, quantile regression is still not commonly used in the analysis of spatial data. The objective of this book is to make quantile regression procedures more accessible for researchers working with spatial data sets. The emphasis is on interpretation of quantile regression results. A series of examples using both simulated and actual data sets shows how readily seemingly complex quantile regression results can be interpreted with sets of well-constructed graphs. Both parametric and nonparametric versions of spatial models are considered in detail.Springer-Verlag KG, Sachsenplatz 4-6, 1201 Wien 76 pp. Englisch.
