Modelling Spatial and Spatial-Temporal Data: A Bayesian Approach (PDF)
A Bayesian Approach
(Sprache: Englisch)
Analyzes spatial and spatial-temporal data, focuses on key datasets, data analysis using WinBUGS, R, GeoDa. Examines spatial and spatial-temporal data modeling in social, economic sciences. Looks at modeling decisions made in the course of research,...
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Produktinformationen zu „Modelling Spatial and Spatial-Temporal Data: A Bayesian Approach (PDF)“
Analyzes spatial and spatial-temporal data, focuses on key datasets, data analysis using WinBUGS, R, GeoDa. Examines spatial and spatial-temporal data modeling in social, economic sciences. Looks at modeling decisions made in the course of research, undertakes data analysis, interpret results.
Autoren-Porträt von Robert P. Haining, Guangquan Li
Robert Haining is Emeritus Professor in Human Geography, University of Cambridge, England. He is the author of Spatial Data Analysis in the Social and Environmental Sciences (1990) and Spatial Data Analysis: Theory and Practice (2003). He is a Fellow of the RGS-IBG and of the Academy of Social Sciences.Guangquan Li is Senior Lecturer in Statistics in Department of Mathematics, Physics and Electrical Engineering, Northumbria University, Newcastle, England. His research includes the development and application of Bayesian methods in the social and health sciences. He is a Fellow of the Royal Statistical Society.
Bibliographische Angaben
- Autoren: Robert P. Haining , Guangquan Li
- 2020, 1. Auflage, 400 Seiten, Englisch
- Verlag: Taylor & Francis
- ISBN-10: 1482237431
- ISBN-13: 9781482237436
- Erscheinungsdatum: 27.01.2020
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eBook Informationen
- Dateiformat: PDF
- Größe: 308 MB
- Ohne Kopierschutz
- Vorlesefunktion
Sprache:
Englisch
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