Ваш любимый книжный интернет-магазин
Перейти на
GlavKniga.SU
Ваш город: Алматы
Ваше местоположение – Алматы
 Да 
От вашего выбора зависит время и стоимость доставки
Корзина: пуста
Авторизация 
  Логин
  
  Пароль
  
Регистрация  Забыли пароль?

Поиск по каталогу 
(строгое соответствие)
ISBN
Фраза в названии или аннотации
Автор
Язык книги
Год издания
с по
Электронный носитель
Тип издания
Вид издания
Отрасли экономики
Отрасли знаний
Сферы деятельности
Надотраслевые технологии
Разделы каталога
худ. литературы

Mixed models and point processes. Statistical models for the prediction and prevention of wildfires

В наличии
Местонахождение: АлматыСостояние экземпляра: новый
Бумажная
версия
Автор: Laura Serra Saurina
ISBN: 9783659564925
Год издания: 2014
Формат книги: 60×90/16 (145×215 мм)
Количество страниц: 220
Издательство: LAP LAMBERT Academic Publishing
Цена: 31796 тг
Положить в корзину
Позиции в рубрикаторе
Отрасли знаний:
Код товара: 141503
Способы доставки в город Алматы *
комплектация (срок до отгрузки) не более 2 рабочих дней
Самовывоз из города Алматы (пункты самовывоза партнёра CDEK)
Курьерская доставка CDEK из города Москва
Доставка Почтой России из города Москва
      Аннотация: This book presents different methodologies to model the occurrence of wildfires and evaluate how they are distributed in space and time. All the methods developed in this work are included in the theory of point processes and, in particular, they belong to the theory of point processes with marks. The book is structured in three main parts. First, there is an initial chapter where the theory on fires is introduced. Then, the second chapter describes the methodology used. Finally, the results are exposed in the third chapter. The methodology used through this book have been applied to the wildfires occurred in Catalonia during the period 1994-2011. The results may be useful in fire management decision-making and planning and so, may contribute to the prediction and prevention of wildfires.
Ключевые слова: Bayesian Inference, Mixed Models, Wildfires, Spatio-temporal point processes, Log-Gaussian Cox Processes, Spde, INLA