Advanced Sampling Methods / Latpate, Raosaheb  

Público ISBD Ningún comentario para este registro. Título : Advanced Sampling Methods Tipo de documento: documento electrónico Autores: Latpate, Raosaheb, Autor ; Kshirsagar, Jayant, Autor ; Kumar Gupta, Vinod, Autor ; Chandra, Girish, Autor Mención de edición: 1 ed. Editorial: Singapore [Malasya] : Springer Fecha de publicación: 2021 Número de páginas: XVII, 301 p. 23 ilustraciones, 13 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-981-1606229-- Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Estadísticas  Teoría y métodos estadísticos  Inferencia bayesiana  Estadística y Computación Índice Dewey: 519.5 Matemáticas estadísticas Resumen: Este libro analiza todos los temas principales sobre muestreo y estimación de encuestas. Cubre métodos de muestreo tradicionales y avanzados relacionados con las poblaciones espaciales. El libro presenta aplicaciones del mundo real de los principales métodos de muestreo y las ilustra con el software R. Como un tamaño de muestra grande no es rentable, este libro presenta un nuevo método que utiliza el conocimiento del dominio de la correlación negativa entre la variable de interés y la variable auxiliar para controlar el tamaño de una muestra. Además, el libro se centra en el muestreo adaptativo de conglomerados, el muestreo por rangos y sus aplicaciones en la vida real. Los métodos avanzados que se analizan en el libro tienen enormes aplicaciones en ecología, ciencias ambientales, ciencias de la salud, silvicultura, biociencias y humanidades. Este libro está dirigido a estudiantes de pregrado y posgrado en estadística, así como a investigadores de diversas disciplinas. Nota de contenido: -1. Introduction -- 2. Simple Random Sampling -- 3. Stratied Random Sampling -- 4. Cluster Sampling -- 5. Double Sampling -- 6. Probability Proportional to Size Sampling -- 7. Systematic Sampling -- 8. Resampling Techniques -- 9. Adaptive Cluster Sampling -- 10. Two-Stage Adaptive Cluster Sampling -- 11. Adaptive Cluster Double Sampling -- 12. Inverse Adaptive Cluster Sampling -- 13. Two Stage Inverse Adaptive Cluster Sampling -- 14. Stratified Inverse Adaptive Cluster Sampling -- 15. Negative Adaptive Cluster Sampling -- 16. Negative Adaptive Cluster Double Sampling -- 17. Two- Stage Negative Adaptive Cluster Sampling -- 18. Balanced and Unbalanced Ranked Set Sampling -- 19. Ranked Set Sampling in Other Parameter Estimation and Non-Parametric Inference -- 20. Important Versions of Ranked Set Sampling -- 21. Sampling Errors. En línea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i Advanced Sampling Methods [documento electrónico] / Latpate, Raosaheb, Autor ; Kshirsagar, Jayant, Autor ; Kumar Gupta, Vinod, Autor ; Chandra, Girish, Autor  . -  1 ed.  . - Singapore [Malasya] : Springer, 2021 . - XVII, 301 p. 23 ilustraciones, 13 ilustraciones en color. ISBN : 978-981-1606229-- Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Estadísticas  Teoría y métodos estadísticos  Inferencia bayesiana  Estadística y Computación Índice Dewey: 519.5 Matemáticas estadísticas Resumen: Este libro analiza todos los temas principales sobre muestreo y estimación de encuestas. Cubre métodos de muestreo tradicionales y avanzados relacionados con las poblaciones espaciales. El libro presenta aplicaciones del mundo real de los principales métodos de muestreo y las ilustra con el software R. Como un tamaño de muestra grande no es rentable, este libro presenta un nuevo método que utiliza el conocimiento del dominio de la correlación negativa entre la variable de interés y la variable auxiliar para controlar el tamaño de una muestra. Además, el libro se centra en el muestreo adaptativo de conglomerados, el muestreo por rangos y sus aplicaciones en la vida real. Los métodos avanzados que se analizan en el libro tienen enormes aplicaciones en ecología, ciencias ambientales, ciencias de la salud, silvicultura, biociencias y humanidades. Este libro está dirigido a estudiantes de pregrado y posgrado en estadística, así como a investigadores de diversas disciplinas. Nota de contenido: -1. Introduction -- 2. Simple Random Sampling -- 3. Stratied Random Sampling -- 4. Cluster Sampling -- 5. Double Sampling -- 6. Probability Proportional to Size Sampling -- 7. Systematic Sampling -- 8. Resampling Techniques -- 9. Adaptive Cluster Sampling -- 10. Two-Stage Adaptive Cluster Sampling -- 11. Adaptive Cluster Double Sampling -- 12. Inverse Adaptive Cluster Sampling -- 13. Two Stage Inverse Adaptive Cluster Sampling -- 14. Stratified Inverse Adaptive Cluster Sampling -- 15. Negative Adaptive Cluster Sampling -- 16. Negative Adaptive Cluster Double Sampling -- 17. Two- Stage Negative Adaptive Cluster Sampling -- 18. Balanced and Unbalanced Ranked Set Sampling -- 19. Ranked Set Sampling in Other Parameter Estimation and Non-Parametric Inference -- 20. Important Versions of Ranked Set Sampling -- 21. Sampling Errors. En línea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i

Statistical Methods and Applications in Forestry and Environmental Sciences / Chandra, Girish ; Nautiyal, Raman ; Chandra, Hukum  

Público ISBD Ningún comentario para este registro. Título : Statistical Methods and Applications in Forestry and Environmental Sciences Tipo de documento: documento electrónico Autores: Chandra, Girish, ; Nautiyal, Raman, ; Chandra, Hukum, Mención de edición: 1 ed. Editorial: Singapore [Malasya] : Springer Fecha de publicación: 2020 Número de páginas: XII, 288 p. ISBN/ISSN/DL: 978-981-1514760-- Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Biometría  Estadísticas  Silvicultura  Investigación cuantitativa  Bioestadística  Estadística en Negocios  Gestión  Economía  Finanzas  Seguros  Análisis de datos y Big Data Índice Dewey: 57.015.195 Resumen: Este libro presenta desarrollos recientes en metodologías estadísticas con particular relevancia para las aplicaciones en ciencias forestales y ambientales. Se analizan metodologías importantes como el muestreo de conjuntos clasificados, el muestreo adaptativo de conglomerados, la estimación de áreas pequeñas, los estimadores basados ​​en enfoques de calibración, el diseño de experimentos, las técnicas multivariadas, el Internet de las cosas y los métodos de regresión de crestas. También cubre la historia de la implementación de técnicas estadísticas en la silvicultura india y el Inventario Forestal Nacional de la India. El libro es un recurso valioso para estadísticos aplicados, estudiantes, investigadores y profesionales del sector forestal y medioambiental. Incluye ejemplos del mundo real y estudios de casos para ayudar a los lectores a aplicar las técnicas analizadas. También motiva a académicos e investigadores a utilizar nuevas tecnologías en las áreas de ciencias forestales y ambientales con la ayuda de software como R, MATLAB, Statistica y Mathematica. Nota de contenido: Chapter 1. Measurement, Data and Statistics: A Historical Voyage in Indian Forestry -- Chapter 2. National Forest Inventory in India: Developments Towards a New Design to Meet Emerging Challenges -- Chapter 3. Internet of Things in Forestry and Environmental Sciences -- Chapter 4. Inverse Adaptive Stratified Random Sampling -- Chapter 5. Improved Nonparametric Estimation Using Partially Ordered Sets -- Chapter 6. Bayesian Inference of a Finite Population Mean Under Length-Biased Sampling -- Chapter 7. Calibration Approach Based Estimators for Finite Population Mean in Multistage Stratified Random Sampling -- Chapter 8. A Joint Calibration Estimator of Population Total Under Entropy Distance Function Based on Dual Frame Surveys -- Chapter 9. Fusing Classical Theories and Biomechanics Into Forest Modelling -- Chapter 10. Statistical Multivariate Methods for Decision Making in Classification of Water Quality Data and Management of Water Resources -- Chapter 11. Investigating Selection Criteria of Constrained Cluster Analysis: Applications in Forestry -- Chapter 12. Ridge Regression Model for the Estimation of Total Carbon Sequestered by Forest Species -- Chapter 13. Some Investigations on Designs for Mixture Experiments with Process Variable -- Chapter 14. Development in Copula Applications in Forestry and Environmental Sciences -- Chapter 15. Forest Cover Type Prediction Using Model Averaging -- Chapter 16. Small Area Estimation for Skewed Semicontinuous Spatially Structured Responses -- Chapter 17. Small Area Estimation for Total Basal Cover in the State of Maharashtra, India -- Chapter 18. Estimation of Abundance of Asiatic Elephants in Elephant Reserves of Kerala State, India -- Chapter 19. Exploration of Metagenomics Tools for Analysis of Forest Soil Microbial Diversity and its Annotation -- Chapter 20. Integrated Survey Scheme to Capture Forestry Related Data in Bangladesh: Beyond the Traditional Approach. En línea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i Statistical Methods and Applications in Forestry and Environmental Sciences [documento electrónico] / Chandra, Girish, ; Nautiyal, Raman, ; Chandra, Hukum,  . -  1 ed.  . - Singapore [Malasya] : Springer, 2020 . - XII, 288 p. ISBN : 978-981-1514760-- Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Biometría  Estadísticas  Silvicultura  Investigación cuantitativa  Bioestadística  Estadística en Negocios  Gestión  Economía  Finanzas  Seguros  Análisis de datos y Big Data Índice Dewey: 57.015.195 Resumen: Este libro presenta desarrollos recientes en metodologías estadísticas con particular relevancia para las aplicaciones en ciencias forestales y ambientales. Se analizan metodologías importantes como el muestreo de conjuntos clasificados, el muestreo adaptativo de conglomerados, la estimación de áreas pequeñas, los estimadores basados ​​en enfoques de calibración, el diseño de experimentos, las técnicas multivariadas, el Internet de las cosas y los métodos de regresión de crestas. También cubre la historia de la implementación de técnicas estadísticas en la silvicultura india y el Inventario Forestal Nacional de la India. El libro es un recurso valioso para estadísticos aplicados, estudiantes, investigadores y profesionales del sector forestal y medioambiental. Incluye ejemplos del mundo real y estudios de casos para ayudar a los lectores a aplicar las técnicas analizadas. También motiva a académicos e investigadores a utilizar nuevas tecnologías en las áreas de ciencias forestales y ambientales con la ayuda de software como R, MATLAB, Statistica y Mathematica. Nota de contenido: Chapter 1. Measurement, Data and Statistics: A Historical Voyage in Indian Forestry -- Chapter 2. National Forest Inventory in India: Developments Towards a New Design to Meet Emerging Challenges -- Chapter 3. Internet of Things in Forestry and Environmental Sciences -- Chapter 4. Inverse Adaptive Stratified Random Sampling -- Chapter 5. Improved Nonparametric Estimation Using Partially Ordered Sets -- Chapter 6. Bayesian Inference of a Finite Population Mean Under Length-Biased Sampling -- Chapter 7. Calibration Approach Based Estimators for Finite Population Mean in Multistage Stratified Random Sampling -- Chapter 8. A Joint Calibration Estimator of Population Total Under Entropy Distance Function Based on Dual Frame Surveys -- Chapter 9. Fusing Classical Theories and Biomechanics Into Forest Modelling -- Chapter 10. Statistical Multivariate Methods for Decision Making in Classification of Water Quality Data and Management of Water Resources -- Chapter 11. Investigating Selection Criteria of Constrained Cluster Analysis: Applications in Forestry -- Chapter 12. Ridge Regression Model for the Estimation of Total Carbon Sequestered by Forest Species -- Chapter 13. Some Investigations on Designs for Mixture Experiments with Process Variable -- Chapter 14. Development in Copula Applications in Forestry and Environmental Sciences -- Chapter 15. Forest Cover Type Prediction Using Model Averaging -- Chapter 16. Small Area Estimation for Skewed Semicontinuous Spatially Structured Responses -- Chapter 17. Small Area Estimation for Total Basal Cover in the State of Maharashtra, India -- Chapter 18. Estimation of Abundance of Asiatic Elephants in Elephant Reserves of Kerala State, India -- Chapter 19. Exploration of Metagenomics Tools for Analysis of Forest Soil Microbial Diversity and its Annotation -- Chapter 20. Integrated Survey Scheme to Capture Forestry Related Data in Bangladesh: Beyond the Traditional Approach. En línea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i

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