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Hierarchical Modeling and Analysis for Spatial Data, Second Edition

Author: Sudipto Banerjee,Bradley P. Carlin,Alan E. Gelfand

Publisher: CRC Press

ISBN: 1439819173

Category: Mathematics

Page: 584

View: 4981

Keep Up to Date with the Evolving Landscape of Space and Space-Time Data Analysis and Modeling Since the publication of the first edition, the statistical landscape has substantially changed for analyzing space and space-time data. More than twice the size of its predecessor, Hierarchical Modeling and Analysis for Spatial Data, Second Edition reflects the major growth in spatial statistics as both a research area and an area of application. New to the Second Edition New chapter on spatial point patterns developed primarily from a modeling perspective New chapter on big data that shows how the predictive process handles reasonably large datasets New chapter on spatial and spatiotemporal gradient modeling that incorporates recent developments in spatial boundary analysis and wombling New chapter on the theoretical aspects of geostatistical (point-referenced) modeling Greatly expanded chapters on methods for multivariate and spatiotemporal modeling New special topics sections on data fusion/assimilation and spatial analysis for data on extremes Double the number of exercises Many more color figures integrated throughout the text Updated computational aspects, including the latest version of WinBUGS, the new flexible spBayes software, and assorted R packages The Only Comprehensive Treatment of the Theory, Methods, and Software This second edition continues to provide a complete treatment of the theory, methods, and application of hierarchical modeling for spatial and spatiotemporal data. It tackles current challenges in handling this type of data, with increased emphasis on observational data, big data, and the upsurge of associated software tools. The authors also explore important application domains, including environmental science, forestry, public health, and real estate.

Analyzing and Modeling Spatial and Temporal Dynamics of Infectious Diseases

Author: Dongmei Chen,Bernard Moulin,Jianhong Wu

Publisher: John Wiley & Sons

ISBN: 1118630033

Category: Medical

Page: 496

View: 6870

Features modern research and methodology on the spread of infectious diseases and showcases a broad range of multi-disciplinary and state-of-the-art techniques on geo-simulation, geo-visualization, remote sensing, metapopulation modeling, cloud computing, and pattern analysis Given the ongoing risk of infectious diseases worldwide, it is crucial to develop appropriate analysis methods, models, and tools to assess and predict the spread of disease and evaluate the risk. Analyzing and Modeling Spatial and Temporal Dynamics of Infectious Diseases features mathematical and spatial modeling approaches that integrate applications from various fields such as geo-computation and simulation, spatial analytics, mathematics, statistics, epidemiology, and health policy. In addition, the book captures the latest advances in the use of geographic information system (GIS), global positioning system (GPS), and other location-based technologies in the spatial and temporal study of infectious diseases. Highlighting the current practices and methodology via various infectious disease studies, Analyzing and Modeling Spatial and Temporal Dynamics of Infectious Diseases features: Approaches to better use infectious disease data collected from various sources for analysis and modeling purposes Examples of disease spreading dynamics, including West Nile virus, bird flu, Lyme disease, pandemic influenza (H1N1), and schistosomiasis Modern techniques such as Smartphone use in spatio-temporal usage data, cloud computing-enabled cluster detection, and communicable disease geo-simulation based on human mobility An overview of different mathematical, statistical, spatial modeling, and geo-simulation techniques Analyzing and Modeling Spatial and Temporal Dynamics of Infectious Diseases is an excellent resource for researchers and scientists who use, manage, or analyze infectious disease data, need to learn various traditional and advanced analytical methods and modeling techniques, and become aware of different issues and challenges related to infectious disease modeling and simulation. The book is also a useful textbook and/or supplement for upper-undergraduate and graduate-level courses in bioinformatics, biostatistics, public health and policy, and epidemiology.

Ecological Forecasting

Author: Michael C. Dietze

Publisher: Princeton University Press

ISBN: 1400885450

Category: Science

Page: 288

View: 3995

An authoritative and accessible introduction to the concepts and tools needed to make ecology a more predictive science Ecologists are being asked to respond to unprecedented environmental challenges. How can they provide the best available scientific information about what will happen in the future? Ecological Forecasting is the first book to bring together the concepts and tools needed to make ecology a more predictive science. Ecological Forecasting presents a new way of doing ecology. A closer connection between data and models can help us to project our current understanding of ecological processes into new places and times. This accessible and comprehensive book covers a wealth of topics, including Bayesian calibration and the complexities of real-world data; uncertainty quantification, partitioning, propagation, and analysis; feedbacks from models to measurements; state-space models and data fusion; iterative forecasting and the forecast cycle; and decision support. Features case studies that highlight the advances and opportunities in forecasting across a range of ecological subdisciplines, such as epidemiology, fisheries, endangered species, biodiversity, and the carbon cycle Presents a probabilistic approach to prediction and iteratively updating forecasts based on new data Describes statistical and informatics tools for bringing models and data together, with emphasis on: Quantifying and partitioning uncertainties Dealing with the complexities of real-world data Feedbacks to identifying data needs, improving models, and decision support Numerous hands-on activities in R available online

Statistics for Earth and Environmental Scientists

Author: John Schuenemeyer,Larry Drew

Publisher: John Wiley & Sons

ISBN: 1118102215

Category: Mathematics

Page: 407

View: 9643

A comprehensive treatment of statistical applications for solving real-world environmental problems A host of complex problems face today's earth science community, such as evaluating the supply of remaining non-renewable energy resources, assessing the impact of people on the environment, understanding climate change, and managing the use of water. Proper collection and analysis of data using statistical techniques contributes significantly toward the solution of these problems. Statistics for Earth and Environmental Scientists presents important statistical concepts through data analytic tools and shows readers how to apply them to real-world problems. The authors present several different statistical approaches to the environmental sciences, including Bayesian and nonparametric methodologies. The book begins with an introduction to types of data, evaluation of data, modeling and estimation, random variation, and sampling—all of which are explored through case studies that use real data from earth science applications. Subsequent chapters focus on principles of modeling and the key methods and techniques for analyzing scientific data, including: Interval estimation and Methods for analyzinghypothesis testing of means time series data Spatial statistics Multivariate analysis Discrete distributions Experimental design Most statistical models are introduced by concept and application, given as equations, and then accompanied by heuristic justification rather than a formal proof. Data analysis, model building, and statistical inference are stressed throughout, and readers are encouraged to collect their own data to incorporate into the exercises at the end of each chapter. Most data sets, graphs, and analyses are computed using R, but can be worked with using any statistical computing software. A related website features additional data sets, answers to selected exercises, and R code for the book's examples. Statistics for Earth and Environmental Scientists is an excellent book for courses on quantitative methods in geology, geography, natural resources, and environmental sciences at the upper-undergraduate and graduate levels. It is also a valuable reference for earth scientists, geologists, hydrologists, and environmental statisticians who collect and analyze data in their everyday work.

The British National Bibliography

Author: Arthur James Wells

Publisher: N.A

ISBN: N.A

Category: English literature

Page: N.A

View: 9320

Journal of the American Statistical Association

Author: N.A

Publisher: N.A

ISBN: N.A

Category: Statistics

Page: N.A

View: 2305

Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik

Author: Robert Hafner

Publisher: Springer-Verlag

ISBN: 3709169445

Category: Mathematics

Page: 512

View: 773

Das Buch ist eine Einführung in die Wahrscheinlichkeitsrechnung und mathematische Statistik auf mittlerem mathematischen Niveau. Die Pädagogik der Darstellung unterscheidet sich in wesentlichen Teilen – Einführung der Modelle für unabhängige und abhängige Experimente, Darstellung des Suffizienzbegriffes, Ausführung des Zusammenhanges zwischen Testtheorie und Theorie der Bereichschätzung, allgemeine Diskussion der Modellentwicklung – erheblich von der anderer vergleichbarer Lehrbücher. Die Darstellung ist, soweit auf diesem Niveau möglich, mathematisch exakt, verzichtet aber bewußt und ebenfalls im Gegensatz zu vergleichbaren Texten auf die Erörterung von Meßbarkeitsfragen. Der Leser wird dadurch erheblich entlastet, ohne daß wesentliche Substanz verlorengeht. Das Buch will allen, die an der Anwendung der Statistik auf solider Grundlage interessiert sind, eine Einführung bieten, und richtet sich an Studierende und Dozenten aller Studienrichtungen, für die mathematische Statistik ein Werkzeug ist.

R in a Nutshell

Author: Joseph Adler

Publisher: O'Reilly Germany

ISBN: 3897216507

Category: Computers

Page: 768

View: 6700

Wozu sollte man R lernen? Da gibt es viele Gründe: Weil man damit natürlich ganz andere Möglichkeiten hat als mit einer Tabellenkalkulation wie Excel, aber auch mehr Spielraum als mit gängiger Statistiksoftware wie SPSS und SAS. Anders als bei diesen Programmen hat man nämlich direkten Zugriff auf dieselbe, vollwertige Programmiersprache, mit der die fertigen Analyse- und Visualisierungsmethoden realisiert sind – so lassen sich nahtlos eigene Algorithmen integrieren und komplexe Arbeitsabläufe realisieren. Und nicht zuletzt, weil R offen gegenüber beliebigen Datenquellen ist, von der einfachen Textdatei über binäre Fremdformate bis hin zu den ganz großen relationalen Datenbanken. Zudem ist R Open Source und erobert momentan von der universitären Welt aus die professionelle Statistik. R kann viel. Und Sie können viel mit R machen – wenn Sie wissen, wie es geht. Willkommen in der R-Welt: Installieren Sie R und stöbern Sie in Ihrem gut bestückten Werkzeugkasten: Sie haben eine Konsole und eine grafische Benutzeroberfläche, unzählige vordefinierte Analyse- und Visualisierungsoperationen – und Pakete, Pakete, Pakete. Für quasi jeden statistischen Anwendungsbereich können Sie sich aus dem reichen Schatz der R-Community bedienen. Sprechen Sie R! Sie müssen Syntax und Grammatik von R nicht lernen – wie im Auslandsurlaub kommen Sie auch hier gut mit ein paar aufgeschnappten Brocken aus. Aber es lohnt sich: Wenn Sie wissen, was es mit R-Objekten auf sich hat, wie Sie eigene Funktionen schreiben und Ihre eigenen Pakete schnüren, sind Sie bei der Analyse Ihrer Daten noch flexibler und effektiver. Datenanalyse und Statistik in der Praxis: Anhand unzähliger Beispiele aus Medizin, Wirtschaft, Sport und Bioinformatik lernen Sie, wie Sie Daten aufbereiten, mithilfe der Grafikfunktionen des lattice-Pakets darstellen, statistische Tests durchführen und Modelle anpassen. Danach werden Ihnen Ihre Daten nichts mehr verheimlichen.

Mathematical Reviews

Author: N.A

Publisher: N.A

ISBN: N.A

Category: Mathematics

Page: N.A

View: 7478

Mathematik und Technologie

Author: Christiane Rousseau,Yvan Saint-Aubin

Publisher: Springer-Verlag

ISBN: 3642300928

Category: Mathematics

Page: 609

View: 319

Zusammen mit der Abstraktion ist die Mathematik das entscheidende Werkzeug für technologische Innovationen. Das Buch bietet eine Einführung in zahlreiche Anwendungen der Mathematik auf dem Gebiet der Technologie. Meist werden moderne Anwendungen dargestellt, die heute zum Alltag gehören. Die mathematischen Grundlagen für technologische Anwendungen sind dabei relativ elementar, was die Leistungsstärke der mathematischen Modellbildung und der mathematischen Hilfsmittel beweist. Mit zahlreichen originellen Übungen am Ende eines jeden Kapitels.

Neue Trends in den Sozialwissenschaften

Innovative Techniken für qualitative und quantitative Forschung

Author: Sebastian Jäckle

Publisher: Springer-Verlag

ISBN: 3658171898

Category: Social Science

Page: 372

View: 4393

Dieses Buch stellt einige wichtige und zukunftsträchtige neuere Methoden in den Sozialwissenschaften vor. Ziel des Buches ist, einerseits deren Grundlogik zu klären und andererseits zu zeigen, inwiefern sie den klassischen Methodenkatalog sinnvoll ergänzen können. Dazu wird das Spektrum an mit diesen Techniken bearbeitbaren Fragestellungen aufgezeigt, Beispielarbeiten diskutiert, nötige Voraussetzungen z.B. in Bezug auf die Datenqualität angesprochen, und damit insgesamt das Potential dieser Verfahren veranschaulicht. Zudem gibt jeder Beitrag praktische Tipps für die Umsetzung eigener Forschungsarbeiten und anhand kommentierter Literaturempfehlungen Ansatzpunkte für die intensivere Beschäftigung mit den Methoden. Daneben wird (sofern angebracht) kurz diskutiert welche Softwarepakete sich für die Anwendung eignen.

Multivariate statistische Verfahren

Author: Ludwig Fahrmeir,Alfred Hamerle,Gerhard Tutz

Publisher: Walter de Gruyter GmbH & Co KG

ISBN: 3110816024

Category: Mathematics

Page: 918

View: 1016

Wahrscheinlichkeitsrechnung und mathematische Statistik

Author: Marek Fisz

Publisher: N.A

ISBN: N.A

Category: Mathematical statistics

Page: 777

View: 712

Markov Chain Monte Carlo - Methoden: Herleitung, Beweis und Implementierung

Author: Thomas Plehn

Publisher: diplom.de

ISBN: 3956849515

Category: Mathematics

Page: 53

View: 3464

In seiner Arbeit beschäftigt sich der Autor mit der ‘Markov Chain Monte Carlo‘, auch abgekürzt als MCMC. Dabei handelt es sich um eine Monte Carlo Methode. Allen Monte Carlo Methoden ist gemein, dass sie von einer mehr oder minder komplizierten Verteilung zufällige Szenarien erzeugen. Diese Szenarien werden dann genutzt um Aussagen über Erwartungswerte oder andere Kennzahlen der Verteilung zu treffen. Diese Aussagen sind natürlich nur zu gebrauchen, wenn man sehr viele zufällig erzeugte Szenarien auswertet. Die Methode kommt also immer dann zum Einsatz, wenn es nicht möglich ist, aus der Verteilung der Szenarien direkt Rückschlüsse auf die statistischen Kennzahlen der Verteilung zu ziehen, weder auf analytischem Wege, noch durch numerische Integration (bei sehr vielen Dimensionen steigt der Aufwand rapide an). Markov Chain Monte Carlo ist nun eine spezielle Monte Carlo Methode unter Zuhilfenahme von Markovketten. Diese kommt immer dann zum Einsatz, wenn es nicht möglich ist, von einer Verteilung auf einfache Weise Szenarien zu erzeugen. Eine Markovkette fängt bei einem Zustand an und geht von einem bestimmten Zustand mit einer bestimmten Wahrscheinlichkeit zu einem anderen Zustand über. Diese Übergangswahrscheinlichkeiten stehen in einer Übergangsmatrix. Der Knackpunkt ist nun, dass diese Form der Zustandsgenerierung oft einfacher zu implementieren ist, als direkt auf eine Verteilung zurückzugreifen. In der Arbeit gibt es mehrere konkrete Beispiele für den Einsatz solcher Methoden. Quelltexte der Implementierungen sind beigefügt.

Medizinische Statistik

Konzepte, Methoden, Anwendungen

Author: Leonhard Held,Kaspar Rufibach,Burkhardt Seifert

Publisher: N.A

ISBN: 9783868941005

Category:

Page: 448

View: 2494

Regression

Modelle, Methoden und Anwendungen

Author: Ludwig Fahrmeir,Thomas Kneib,Stefan Lang

Publisher: Springer-Verlag

ISBN: 3642018378

Category: Business & Economics

Page: 502

View: 2875

In dem Band beschreiben die Autoren erstmals klassische Regressionsansätze und moderne nicht- und semiparametrische Methoden in einer integrierten und anwendungsorientierten Form. Um Lesern die Analyse eigener Fragestellungen zu ermöglichen, demonstrieren sie die praktische Anwendung der Konzepte und Methoden anhand ausführlicher Fallstudien. Geeignet für Studierende der Statistik sowie für Wissenschaftler und Praktiker, zum Beispiel in den Wirtschafts- und Sozialwissenschaften, der Bioinformatik und -statistik, Ökonometrie und Epidemiologie.

Methoden der statistischen Inferenz

Likelihood und Bayes

Author: Leonhard Held

Publisher: Spektrum Akademischer Verlag

ISBN: 9783827419392

Category: Mathematics

Page: 304

View: 1083

Methoden der statistischen Inferenz werden in fast allen Bereichen der empirischen Wissenschaften eingesetzt, um aus Daten zu lernen. Dieses Buch gibt eine angewandte Einführung in Likelihood- und Bayes-Verfahren, die zwei wichtigsten Ansätze, um Parameter in stochastischen Modellen zu schätzen und die damit verbundene Unsicherheit zu quantifizieren. Eigene Kapitel widmen sich der Prognose zukünftiger Beobachtungen und der Modellwahl. Ohne Unterstützung durch Computer ist der Einsatz dieser Methoden heute undenkbar. Dieses Buch legt besonderes Gewicht auf die Beschreibung der nötigen algorithmischen Verfahren, von der numerischen Optimierung bis hin zur Monte-Carlo Integration. Alle Beispiele sind in der Open-Source Statistik-Software R gerechnet, wobei Teile des Programm-Codes explizit abgedruckt sind. An zahlreichen Beispielen aus Medizin, Epidemiologie und Genetik wird der Einsatz der Verfahren in der Praxis deutlich gemacht. Der Leser kann durch Bearbeitung von Übungsaufgaben am Ende jedes Kapitels (mit ausgewählten Lösungen auf der Website) den Stoff vertiefen.

Einführung in die Komplexe Analysis

Elemente der Funktionentheorie

Author: Wolfgang Fischer,Ingo Lieb

Publisher: Springer-Verlag

ISBN: 3834893773

Category: Mathematics

Page: 214

View: 2358

In den Bachelor-Studiengängen der Mathematik steht für die Komplexe Analysis (Funktionentheorie) oft nur eine einsemestrige 2-stündige Vorlesung zur Verfügung. Dieses Buch eignet sich als Grundlage für eine solche Vorlesung im 2. Studienjahr. Mit einer guten thematischen Auswahl, vielen Beispielen und ausführlichen Erläuterungen gibt dieses Buch eine Darstellung der Komplexen Analysis, die genau die Grundlagen und den wesentlichen Kernbestand dieses Gebietes enthält. Das Buch bietet über diese Grundausbildung hinaus weiteres Lehrmaterial als Ergänzung, sodass es auch für eine 3- oder 4 –stündige Vorlesung geeignet ist. Je nach Hörerkreis kann der Stoff unterschiedlich erweitert werden. So wurden für den „Bachelor Lehramt“ die geometrischen Aspekte der Komplexen Analysis besonders herausgearbeitet.

Patientenorientierte Forschung

Einführung in die Planung und Durchführung einer Studie

Author: Lucas M. Bachmann

Publisher: N.A

ISBN: 9783456845388

Category:

Page: 116

View: 9788

In diesem Buch werden die Konzepte und Prinzipien der patientenorientierten Forschung verständlich dargestellt - für Forscher und für jeden, der Studien liest. In den ersten Kapiteln werden die wichtigsten Prinzipien der Studienplanung dargestellt: Das Fundament jeder Studie ist das Festlegen der Hauptbeziehung, die untersucht werden soll. In weiteren Abschnitten erhalten Sie konkrete Angaben zur Messung des "Outcomes", zur Datenerfassung und Analyse der Daten. Das Management eines Forschungsprojektes, die ethischen Aspekte, das Schreiben eines Forschungsantrages und Tipps für das Schreiben einer Publikation sind weitere Themen dieses Buches.

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