Generalized Additive Models for Location, Scale and Shape

Sprache: Englisch

Verlag: Cambridge University Press, GB, 2024

1009410067 / 9781009410069

Serie: Buch 59 von 64 - Cambridge Series in Statistical and Probabilistic Mathematics

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Artikelbeschreibung des Verkäufers

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

Titel
Generalized Additive Models for Location, Scale and Shape
Autor
Mikis D. Stasinopoulos, Thomas Kneib, Nadja Klein, Andreas Mayr, Gillian Z. Heller
Verlag
Cambridge University Press, GB
Erscheinungsjahr
2024
Zustand
New
Einband
Hardback
Sprache
Englisch
ISBN-10
1009410067
ISBN-13
9781009410069
Auflage
1st.
Artikelgewicht
770 Gramm
Abmessungen
7 x 0.75 x 10 inches
Serie
Buch 59 von 64: Cambridge Series in Statistical and Probabilistic Mathematics

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