Model Selection and Inference (PDF)
A Practical Information-Theoretic Approach
(Sprache: Englisch)
Statisticians and applied scientists must often select a model to fit empirical data. This book discusses the philosophy and strategy of selecting such a model using the information theory approach pioneered by Hirotugu Akaike. This approach focuses...
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Produktinformationen zu „Model Selection and Inference (PDF)“
Statisticians and applied scientists must often select a model to fit empirical data. This book discusses the philosophy and strategy of selecting such a model using the information theory approach pioneered by Hirotugu Akaike. This approach focuses critical attention on a priori modeling and the selection of a good approximating model that best represents the inference supported by the data. The book includes practical applications in biology and environmental science.
Bibliographische Angaben
- Autoren: Kenneth P. Burnham , David R. Anderson
- 2013, 1998, 355 Seiten, Englisch
- Verlag: Springer US
- ISBN-10: 1475729170
- ISBN-13: 9781475729177
- Erscheinungsdatum: 11.11.2013
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eBook Informationen
- Dateiformat: PDF
- Größe: 37 MB
- Mit Kopierschutz
- Vorlesefunktion
Sprache:
Englisch
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