Ocena:
Obecnie brak opinii czytelników. Ocena opiera się na 2 głosach.
Modelling Spatial and Spatial-Temporal Data: A Bayesian Approach
Modelling Spatial and Spatial-Temporal Data: A Bayesian Approach jest skierowany do statystyków oraz studentów i badaczy zajmujących się ilościowymi badaniami społecznymi, ekonomicznymi i zdrowia publicznego, którzy pracują z danymi przestrzennymi i przestrzenno-czasowymi dotyczącymi małych obszarów. Zakłada ona ugruntowanie w teorii statystyki aż do standardowego modelu regresji liniowej. Książka porównuje zarówno hierarchiczne, jak i przestrzenne modelowanie ekonometryczne, zapewniając zarówno odniesienie, jak i tekst dydaktyczny z ćwiczeniami w każdym rozdziale. Książka zapewnia w pełni bayesowskie, samodzielne podejście do podstawowej teorii statystycznej, z rozdziałami poświęconymi konkretnym zastosowaniom. Książka zawiera kod WinBUGS i kod R, a wszystkie zestawy danych są dostępne online.
Część I obejmuje podstawowe zagadnienia pojawiające się podczas modelowania danych przestrzennych i przestrzenno-czasowych. Część II koncentruje się na modelowaniu przekrojowych danych przestrzennych i rozpoczyna się od opisu metod eksploracyjnych, które pomagają kierować procesem modelowania. Następnie znajdują się dwa rozdziały teoretyczne na temat modeli bayesowskich oraz rozdział poświęcony zastosowaniom. Dwa kolejne rozdziały poświęcone są przestrzennemu modelowaniu ekonometrycznemu - jeden opisuje różne modele, a drugi zastosowania merytoryczne. Część III omawia modelowanie danych przestrzenno-czasowych, najpierw wprowadzając modele dla danych szeregów czasowych. Przedstawiono metody eksploracyjne do wykrywania różnych typów interakcji czasoprzestrzennych, a następnie dwa rozdziały poświęcone teorii modeli rozdzielnych (bez interakcji czasoprzestrzennych) i nierozdzielnych (z interakcją czasoprzestrzenną). Rozdział poświęcony zastosowaniom obejmuje: ocenę interwencji politycznej; analizę czasowej dynamiki punktów zapalnych przestępczości; nadzór nad chorobami przewlekłymi; oraz testowanie dowodów na przestrzenne rozprzestrzenianie się choroby zakaźnej. Ostatni rozdział sugeruje pewne przyszłe kierunki i wyzwania.
Robert Haining jest emerytowanym profesorem geografii człowieka na Uniwersytecie Cambridge w Anglii. Jest autorem książek Spatial Data Analysis in the Social and Environmental Sciences (1990) i Spatial Data Analysis: Theory and Practice (2003). Jest członkiem RGS-IBG i Akademii Nauk Społecznych.
Guangquan Li jest starszym wykładowcą statystyki na Wydziale Matematyki, Fizyki i Inżynierii Elektrycznej Uniwersytetu Northumbria w Newcastle w Anglii. Jego badania obejmują rozwój i zastosowanie metod bayesowskich w naukach społecznych i zdrowotnych. Jest członkiem Królewskiego Towarzystwa Statystycznego.
