Standaard Boekhandel gebruikt cookies en gelijkaardige technologieën om de website goed te laten werken en je een betere surfervaring te bezorgen.
Hieronder kan je kiezen welke cookies je wilt inschakelen:
Technische en functionele cookies
Deze cookies zijn essentieel om de website goed te laten functioneren, en laten je toe om bijvoorbeeld in te loggen. Je kan deze cookies niet uitschakelen.
Analytische cookies
Deze cookies verzamelen anonieme informatie over het gebruik van onze website. Op die manier kunnen we de website beter afstemmen op de behoeften van de gebruikers.
Marketingcookies
Deze cookies delen je gedrag op onze website met externe partijen, zodat je op externe platformen relevantere advertenties van Standaard Boekhandel te zien krijgt.
Door een staking bij bpost kan je online bestelling op dit moment iets langer onderweg zijn dan voorzien. Dringend iets nodig? Onze winkels ontvangen jou met open armen!
Afhalen na 1 uur in een winkel met voorraad
Gratis thuislevering in België vanaf € 30
Ruim aanbod met 7 miljoen producten
Door een staking bij bpost kan je online bestelling op dit moment iets langer onderweg zijn dan voorzien. Dringend iets nodig? Onze winkels ontvangen jou met open armen!
Je kan maximaal 250 producten tegelijk aan je winkelmandje toevoegen. Verwijdere enkele producten uit je winkelmandje, of splits je bestelling op in meerdere bestellingen.
A variable selection method for spatial data is presented. It is assumed that the spatial process is non-stationary as a whole but is piece-wise stationary. The pieces where the spatial process is stationary are called regions. The variable selection approach accounts for two sources of correlation: (1) the spatial correlation of the data within the regions, and (2) the correlation of adjacent regions. The variable selection is carried out by including indicator variables that characterize the significance of the regression coefficients. The Ising distribution as prior for the vector of indicator variables, models the dependence of adjacent regions. We present a case study on brook trout data where the response of interest is the pres- ence/absence of the fish at sites in the eastern United States. We find that the method outperforms the case of the probit regression where the spatial field is assumed stationary and isotropic. Additionally, the method outperformed the case where multiple regions are assumed independent of their neighbors.