Predicting rainfall fields from lightning records: A hierarchical Bayesian approach (Articolo in rivista)

Type
Label
  • Predicting rainfall fields from lightning records: A hierarchical Bayesian approach (Articolo in rivista) (literal)
Anno
  • 2014-01-01T00:00:00+01:00 (literal)
Http://www.cnr.it/ontology/cnr/pubblicazioni.owl#doi
  • 10.1007/978-3-319-02084-6__19 (literal)
Alternative label
  • Di Giuseppe, Edmondo; Lasinio, Giovanna Jona; Pasqui, Massimiliano; Esposito, Stanislao (2014)
    Predicting rainfall fields from lightning records: A hierarchical Bayesian approach
    in Springer Proceedings in Mathematics & Statistics
    (literal)
Http://www.cnr.it/ontology/cnr/pubblicazioni.owl#autori
  • Di Giuseppe, Edmondo; Lasinio, Giovanna Jona; Pasqui, Massimiliano; Esposito, Stanislao (literal)
Pagina inizio
  • 95 (literal)
Pagina fine
  • 99 (literal)
Http://www.cnr.it/ontology/cnr/pubblicazioni.owl#url
  • http://www.scopus.com/record/display.url?eid=2-s2.0-84893488987&origin=inward (literal)
Http://www.cnr.it/ontology/cnr/pubblicazioni.owl#numeroVolume
  • 63 (literal)
Rivista
Note
  • Scopu (literal)
Http://www.cnr.it/ontology/cnr/pubblicazioni.owl#affiliazioni
  • Universita degli Studi di Roma La Sapienza; Consiglio per la Ricerca e la sperimentazione in Agricoltura; Consiglio Nazionale delle Ricerche (literal)
Titolo
  • Predicting rainfall fields from lightning records: A hierarchical Bayesian approach (literal)
Abstract
  • Mixed models (linear and nonlinear) belong to a class of models in which some of the effects are fixed and some are random; formalization of these models is easily achieved in a hierarchical Bayesian framework. Here we propose a space-time mixed model to link rain measures and lightning counts in a given area of Central Italy. © Springer International Publishing Switzerland 2014. (literal)
Prodotto di
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