Andreas Mayr

An emerging field in statistics, distributional regression facilitates the modelling of the complete conditional distribution, rather than just the mean. This book introduces generalized additive models for location, scale and shape (GAMLSS) – one of the most important classes of distributional regression. Taking a broad perspective, the authors consider penalized likelihood inference, Bayesian inference, and boosting as potential ways of estimating models and illustrate their usage in complex applications. Written by the international team who developed GAMLSS, the text's focus on practical questions and problems sets it apart. Case studies demonstrate how researchers in statistics and other data-rich disciplines can use the model in their work, exploring examples ranging from fetal ultrasounds to social media performance metrics. The R code and data sets for the case studies are available on the book's companion website, allowing for replication and further study.

Das letzte und bei weitem umfangreichste Werk des Philosophen Platon tr gt den Titel 'Nomoi', was bersetzt 'Gesetze' bedeutet. Er entwirft in den Nomoi einen ganzen Gesetzeskatalog, um aufzuzeigen, wie die Gr ndung einer Stadt bestm glich zu bewerkstelligen ist, wie sie strukturiert sein soll, welche Aufgaben das Gemeinwesen zu erf llen hat, welche Organe und Beamte einzusetzen sind und welche politische Bedeutung diese haben sollen. Diese Abhandlung nimmt den Gesetzeskatalog der Nomoi genauer in den Blick. Und zwar auf h chst anachronistische Art und Weise. Sie macht es sich zur Aufgabe, die gesetzlichen Vorgaben der Nomoi mit denen eines modernen Gesetzes ins Verh ltnis zu setzen, n mlich der Gemeindeordnung f r den Freistaat Bayern.