
Functional Data Analysis (Springer Series in Statistics)
Kurzinformation



inkl. MwSt. Versandinformationen
Artikel zZt. nicht lieferbar
Artikel zZt. nicht lieferbar

Beschreibung
"Functional Data Analysis" von B. W. Silverman und J. O. Ramsay ist ein grundlegendes Werk, das sich mit der Analyse von Daten befasst, die in Form von Funktionen oder Kurven vorliegen. Das Buch bietet eine umfassende Einführung in die Methoden und Techniken zur Analyse solcher funktionalen Daten, die oft aus kontinuierlichen Prozessen stammen. Die Autoren erläutern verschiedene Ansätze zur Darstellung und Modellierung von funktionalen Daten, einschließlich der Verwendung von Basisfunktionen wie Splines und Fourier-Transformationen. Sie behandeln wichtige Themen wie Glättungstechniken, Dimensionsreduktion und funktionale Hauptkomponentenanalyse (FPCA). Darüber hinaus wird auf die Anwendung dieser Methoden in verschiedenen Bereichen eingegangen, darunter Biostatistik, Wirtschaftswissenschaften und Ingenieurwesen. Das Buch richtet sich an Statistik-Studierende sowie Fachleute aus der Praxis, die mit komplexen Datensätzen arbeiten und fortgeschrittene Analysetechniken anwenden möchten. Es enthält zahlreiche Beispiele und Fallstudien, um den praktischen Einsatz der beschriebenen Methoden zu veranschaulichen.
Produktdetails

So garantieren wir Dir zu jeder Zeit Premiumqualität.
Über den Autor
- Kartoniert
- 419 Seiten
- Erschienen 2013
- Wiley-VCH
- Kartoniert
- 656 Seiten
- Erschienen 2016
- Springer
- Hardcover
- 656 Seiten
- Erschienen 2002
- Wiley
- Gebunden
- 371 Seiten
- Erschienen 2021
- dpunkt.verlag GmbH
- paperback
- 640 Seiten
- Erschienen 2008
- Sage Publications, Inc
- Kartoniert
- 460 Seiten
- Erschienen 2004
- Springer
- hardcover
- 163 Seiten
- Erschienen 1990
- De Gruyter Oldenbourg
- Hardcover -
- Erschienen 2015
- Springer
- paperback
- 148 Seiten
- Erschienen 1974
- Springer Berlin Heidelberg
- Gebunden
- 590 Seiten
- Erschienen 2022
- Cambridge University Pr.
- hardcover
- 496 Seiten
- Erschienen 2002
- Springer