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

Bayesian Semiparametric Modeling of Determinants of Stunning in Nigeria.

В наличии
Местонахождение: АлматыСостояние экземпляра: новый
Бумажная
версия
Автор: Oladapo Olalude and Oluwayemisi Alaba
ISBN: 9786139974481
Год издания: 2018
Формат книги: 60×90/16 (145×215 мм)
Количество страниц: 52
Издательство: LAP LAMBERT Academic Publishing
Цена: 22924 тг
Положить в корзину
Позиции в рубрикаторе
Отрасли знаний:
Код товара: 214572
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: The effect of childhood malnutrition varies across geographical location in any given country. Studies on childhood malnutrition without geographic information mask the spatial effect. This study explores the spatial effect and the determinants of stunting in Nigeria.Using the 2013 Nigerian Demographic Health Survey (NDHS) data, we specified a model that simultaneously measures the fixed effect of categorical covariates, nonlinear effect of continuous variable, spatial effect and random effect of the community and households using the diffuse prior, the P-spline with second-order random walk, Markov random field prior and the exchangeable normal priors respectively. The dependent variable was specified as 1 if a child under five years (U5) is stunted and 0 otherwise. The logistic distribution was used to capture the binomial distribution of the dependent variable; the choices of hyperparameters were varied to check for the sensitivity of the priors on the posterior distribution.
Ключевые слова: Statistics, a spatial Geoadditive modeling, Bayesian Semiparamtric Modeling