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

Structured Families of Linear Models with Orthogonal Base. Theory and Application to the Loglinear Modelling of Drought Class Transitions

В наличии
Местонахождение: АлматыСостояние экземпляра: новый
Бумажная
версия
Автор: Elsa Moreira
ISBN: 9783639765892
Год издания: 2015
Формат книги: 60×90/16 (145×215 мм)
Количество страниц: 104
Издательство: Scholars' Press
Цена: 34452 тг
Положить в корзину
Позиции в рубрикаторе
Отрасли знаний:
Код товара: 147948
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: In statistical inference, the structured family of models (s.f.m) are constituted by unit models corresponding to the treatments of a linear model called the base model, which can be orthogonal with for instance fixed effects and cross-nesting of factors. On the side, the unit models can be for instance multiple linear regressions or log-linear models on the same parameters. Through this approach, we can study the influence of the factors of the base model on the linear combinations of unit models parameters. Two applications to real data are presented to illustrate the approach. In these case studies, s.f.m. with log-linear unit models are applied to hydrology, through the analysis of drought classes transitions for comparing sub-periods of the same time series or to compare sub-regions.
Ключевые слова: drought, Regression models, SPI, Analysis of variance, log-linear models, orthogonal models