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Ramsay, James; Silverman, B. W.:

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2005, ISBN: 038740080X

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Functional Data Analysis - neues Buch

ISBN: 9780387400808

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Bibliographische Daten des bestpassenden Buches

Details zum Buch
Functional Data Analysis (Springer Series in Statistics)
Autor:
Titel:
ISBN-Nummer:

038740080X


This is the second edition of a highly succesful book which has sold nearly 3000 copies world wide since its publication in 1997. Many chapters will be rewritten and expanded due to a lot of progress in these areas since the publication of the first edition. Bernard Silverman is the author of two other books, each of which has lifetime sales of more than 4000 copies. He has a great reputation both as a researcher and an author. This is likely to be the bestselling book in the Springer Series in Statistics for a couple of years.

Detailangaben zum Buch - Functional Data Analysis (Springer Series in Statistics)


EAN (ISBN-13): 9780387400808
ISBN (ISBN-10): 038740080X
Gebundene Ausgabe
Taschenbuch
Erscheinungsjahr: 2005
Herausgeber: Springer
430 Seiten
Gewicht: 0,767 kg
Sprache: eng/Englisch

Buch in der Datenbank seit 2007-06-13T07:56:16+02:00 (Berlin)
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ISBN/EAN: 038740080X

ISBN - alternative Schreibweisen:
0-387-40080-X, 978-0-387-40080-8
Alternative Schreibweisen und verwandte Suchbegriffe:
Autor des Buches: silverman, james ramsay, jim ramsay, springer
Titel des Buches: functional analysis, func, data analysis, springer series

Daten vom Verlag:

Autor/in: James Ramsay; B. W. Silverman
Titel: Springer Series in Statistics; Functional Data Analysis
Verlag: Springer; Springer US
429 Seiten
Erscheinungsjahr: 2005-06-08
New York; NY; US
Sprache: Englisch
235,39 € (DE)
241,99 € (AT)
260,00 CHF (CH)
Available
XIX, 429 p.

BB; Hardcover, Softcover / Mathematik/Wahrscheinlichkeitstheorie, Stochastik, Mathematische Statistik; Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik; Verstehen; Fitting; Generalized linear model; correlation; data analysis; linear regression; Statistical Theory and Methods; BB; EA; BC

Tools for exploring functional data.- From functional data to smooth functions.- Smoothing functional data by least squares.- Smoothing functional data with a roughness penalty.- Constrained functions.- The registration and display of functional data.- Principal components analysis for functional data.- Regularized principal components analysis.- Principal components analysis of mixed data.- Canonical correlation and discriminant analysis.- Functional linear models.- Modelling functional responses with multivariate covariates.- Functional responses, functional covariates and the concurrent model.- Functional linear models for scalar responses.- Functional linear models for functional responses.- Derivatives and functional linear models.- Differential equations and operators.- Fitting differential equations to functional data: Principal differential analysis.- Green’s functions and reproducing kernels.- More general roughness penalties.- Some perspectives on FDA.
The second edition of a highly successful first edition Contains a considerable amount of new material
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