DOI zum Zitieren der Version auf EPub Bayreuth: https://doi.org/10.15495/EPub_UBT_00007291
URN zum Zitieren der Version auf EPub Bayreuth: urn:nbn:de:bvb:703-epub-7291-8
URN zum Zitieren der Version auf EPub Bayreuth: urn:nbn:de:bvb:703-epub-7291-8
Titelangaben
Lu, Meng ; Cavieres, Joaquin ; Moraga, Paula:
A Comparison of Spatial and Nonspatial Methods in Statistical Modeling of NO₂ : Prediction Accuracy, Uncertainty Quantification, and Model Interpretation.
In: Geographical Analysis.
Bd. 55
(2023)
Heft 4
.
- S. 703-727.
ISSN 1538-4632
DOI der Verlagsversion: https://doi.org/10.1111/gean.12356
Volltext
|
|||||||||
Download (4MB)
|
Weitere Angaben
Publikationsform: | Artikel in einer Zeitschrift |
---|---|
Themengebiete aus DDC: | 500 Naturwissenschaften und Mathematik > 550 Geowissenschaften, Geologie |
Institutionen der Universität: | Fakultäten > Fakultät für Biologie, Chemie und Geowissenschaften > Fachgruppe Geowissenschaften > Juniorprofessur Geoinformatik - Spatial Big Data > Juniorprofessur Geoinformatik - Spatial Big Data - Juniorprof. Dr. Meng Lu Fakultäten Fakultäten > Fakultät für Biologie, Chemie und Geowissenschaften Fakultäten > Fakultät für Biologie, Chemie und Geowissenschaften > Fachgruppe Geowissenschaften Fakultäten > Fakultät für Biologie, Chemie und Geowissenschaften > Fachgruppe Geowissenschaften > Juniorprofessur Geoinformatik - Spatial Big Data |
Sprache: | Englisch |
Titel an der UBT entstanden: | Ja |
URN: | urn:nbn:de:bvb:703-epub-7291-8 |
Eingestellt am: | 08 Nov 2023 10:20 |
Letzte Änderung: | 08 Nov 2023 10:21 |
URI: | https://epub.uni-bayreuth.de/id/eprint/7291 |