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Quantile Regression for Spatial Data

Daniel P McMillen
Livre broché | Anglais | briefs in Regional Science
73,95 €
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Description

Quantile regression analysis differs from more conventional regression models in its emphasis on distributions. Whereas standard regression procedures show how the expected value of the dependent variable responds to a change in an explanatory variable, quantile regressions imply predicted changes for the entire distribution of the dependent variable. Despite its advantages, quantile regression is still not commonly used in the analysis of spatial data. The objective of this book is to make quantile regression procedures more accessible for researchers working with spatial data sets. The emphasis is on interpretation of quantile regression results. A series of examples using both simulated and actual data sets shows how readily seemingly complex quantile regression results can be interpreted with sets of well-constructed graphs. Both parametric and nonparametric versions of spatial models are considered in detail.

Spécifications

Parties prenantes

Auteur(s) :
Editeur:

Contenu

Nombre de pages :
66
Langue:
Anglais
Collection :

Caractéristiques

EAN:
9783642318146
Date de parution :
01-08-12
Format:
Livre broché
Format numérique:
Trade paperback (VS)
Dimensions :
156 mm x 234 mm
Poids :
122 g

Les avis