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Spatial Regression Models
Spatial Regression Models veranschaulicht die Anwendung der räumlichen Analyse in den Sozialwissenschaften innerhalb eines Regressionsrahmens und ist auch für Leser ohne Vorkenntnisse in der räumlichen Analyse zugänglich. Der Text deckt verschiedene modellierungsbezogene Themen für kontinuierliche abhängige Variablen ab, darunter: Abbildung von Daten auf räumliche Einheiten, explorative räumliche Datenanalyse, Arbeit mit Regressionsmodellen, die räumlich abhängige Regressoren haben, und Schätzung von Regressionsmodellen mit räumlich korrelierten Fehlerstrukturen.
Anhand von sozialwissenschaftlichen Beispielen, die auf realen Daten basieren, veranschaulichen Michael D. Ward und Kristian Skrede Gleditsch die diskutierten Konzepte und zeigen, wie man relevante Ergebnisse erhält und interpretiert. Die Beispiele werden zusammen mit dem entsprechenden Code vorgestellt, um alle Analysen mit dem R-Paket für statistische Berechnungen zu wiederholen.
Die Benutzer können sowohl die Daten als auch den Computercode herunterladen, um alle im Text enthaltenen Beispiele durchzuarbeiten. Neu in der Zweiten Auflage ist ein Kapitel über die Kartierung als Datenexploration und ihre Rolle im Forschungsprozess, Aktualisierungen aller Kapitel auf der Grundlage inhaltlicher und methodischer Arbeiten sowie Software-Aktualisierungen und Informationen über die Schätzung von Zeitreihen und räumlichen Querschnittsmodellen.
| ISBN: | 9781544328836 |
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| Einband: | Taschenbuch |
| Erscheinungsjahr: | 2018 |
| Seitenzahl: | 128 |
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