Mostrar el registro sencillo del ítem

A generalized additive model (gam) approach to principal component analysis of geographic data

dc.contributor.authorAsís López, Francisco de
dc.contributor.authorOrdóñez Galán, Celestino 
dc.contributor.authorRoca Pardiñas, J.
dc.date.accessioned2024-07-11T07:29:01Z
dc.date.available2024-07-11T07:29:01Z
dc.date.issued2024
dc.identifier.citationSpatial Statistics, 59 (2024); doi:10.1016/j.spasta.2023.100806
dc.identifier.issn2211-6753
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/10651/73123
dc.description.sponsorshipThis work was partially supported by project 2017∕00001∕006∕001∕097: Ayudas para el mantenimiento de actividades de investigación de institutos universitarios de investigación 𝑦 grupos de investigación de la Universidad de Oviedo para el ejercicio 2021. Javier Roca-Pardiñas and Francisco de Asis Lopez acknowledges financial support from Grant PID2020-118101GB-I00, Ministerio de Ciencia e Innovación (MCIN/AEI /10.13039/501100011033).
dc.language.isoeng
dc.relation.ispartofSpatial Statistics
dc.rights© 2023 Elsevier B.V. All rights reserved.
dc.sourceScopus
dc.source.urihttps://www.scopus.com/inward/record.uri?eid=2-s2.0-85182896006&doi=10.1016%2fj.spasta.2023.100806&partnerID=40&md5=ad2d1d75a66bfaa1c3ef639d1ab3f588
dc.titleA generalized additive model (gam) approach to principal component analysis of geographic data
dc.typejournal article
dc.identifier.doi10.1016/j.spasta.2023.100806
dc.relation.projectIDinfo:eu-repo/grantAgreement/AEI/Plan Estatal de Investigación Científica y Técnica y de Innovación 2017-2020/PID2020-118101GB-I00/ES/NUEVOS AVANCES METODOLOGICOS Y COMPUTATIONALES EN ESTADISTICA NO PARAMETRICA Y SEMIPARAMETRICA/
dc.relation.publisherversionhttp://dx.doi.org/10.1016/j.spasta.2023.100806


Ficheros en el ítem

FicherosTamañoFormatoVer

No hay ficheros asociados a este ítem.

Este ítem aparece en la(s) siguiente(s) colección(ones)

Mostrar el registro sencillo del ítem