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Spatial Statistics for Data Science: Theory and Practice with R - Paula Moraga - cover
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Spatial Statistics for Data Science: Theory and Practice with R - Paula Moraga - cover

Descrizione


Describes R packages for retrieval, manipulation, and visualization of spatial data Offers a comprehensive overview of spatial statistical methods including spatial autocorrelation, clustering, spatial interpolation, model-based geostatistics, and spatial point processes Provides detailed explanations on how to fit and interpret Bayesian spatial models using the integrated nested Laplace approximation (INLA) and stochastic partial differential equation (SPDE) approaches
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Dettagli

Chapman & Hall/CRC Data Science Series
2023
Hardback
280 p.
Testo in English
234 x 156 mm
707 gr.
9781032633510
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