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Model Averaging

di David Fletcher (Autore)

Springer, 2019

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Descrizione

This book provides a concise and accessible overview of model averaging, with a focus on applications. Model averaging is a common means of allowing for model uncertainty when analysing data, and has been used in a wide range of application areas, such as ecology, econometrics, meteorology and pharmacology. The book presents an overview of the methods developed in this area, illustrating many of them with examples from the life sciences involving real-world data. It also includes an extensive list of references and suggestions for further research. Further, it clearly demonstrates the links between the methods developed in statistics, econometrics and machine learning, as well as the connection between the Bayesian and frequentist approaches to model averaging. The book appeals to statisticians and scientists interested in what methods are available, how they differ and what is known about their properties. It is assumed that readers are familiar with the basic concepts of statistical theory and modelling, including probability, likelihood and generalized linear models.

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Dettagli

Autore:

David Fletcher

Anno edizione:

2019

Editore:

Springer

Formato:

EPUB3 con Adobe DRM

Testo in en

Compatibilità:

Tutti i dispositivi (eccetto Kindle) Scopri di più

Layout:

Reflowable

EAN:

9783662585412

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