函数型数据分析

出版时间：2007-4  出版社：科学  作者：拉姆齐  页数：452  
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内容概要

　　当今科学家收集曲线样本及其他函数观测值，这本专著论述这类数据分析的思想和技巧，主要内容包括经典的线性回归方法、主成分分析、线性建模、典型相关分析及特殊的泛函技巧，如曲线注册和主微分分析。　　《函数型数据分析（第2版）（影印版）》始终利用来源于实际应用的数据，介绍方法的动机并举例论证，特别通过讨论数据生成过程的光滑性，说明如何通过泛函方法来发现数据的新特点；这些数据主要来源于增长分析、气象学、生物力学、马类科学、经济学及医学等领域的应用。本书论述新颖的统计技术，同时使其中的数学论证能被大多数人所理解。　　《函数型数据分析（第2版）（影印版）》许多内容都基于作者自己的工作，某些内容是首次出版。《函数型数据分析（第2版）（影印版）》适合学生、应用数据分析学者及科研人员阅读，对统计学及其他广阔领域的研究也颇有价值。　　《函数型数据分析（第2版）（影印版）》第一作者Jim Ramsay是McGill大学的心理学教授，加拿大统计学会主席，多元分析等诸多领域的国际权威。他和言语清晰度、电动控制、气象学、心理学及人体生理学等多个领域的研究人员合作，在统计学及其应用方面的许多杂志发表论文，对函数型数据分析研究作出了技术性贡献。　　《函数型数据分析（第2版）（影印版）》第二作者Bernard Silverman是Bristol大学的统计学教授，著名的《统计学中的密度估计及数据分析》一书的作者，《非参数回归分析与广义线性模型》的合著者。他因在光滑方法和应用统计学、计算统计学及理论统计学等诸多方面的工作而获得统计学会会长联合委员会颁发的会长奖及两枚皇家统计学会Guy奖章。

作者简介

作者：(加拿大)拉姆齐 等

书籍目录

Preface to the Second Edition1 Introduction2 Tools for exploring functional data3 From functional data to smooth functions4 Smoothing functional data by least squares5 Smoothing functional data with a roughness penalty6 Constrained functions7 The registration and display of functional data8 Principal components analysis for functional data9 Regularized principal components analysis10 Principal components analysis of mixed data11 Canonical correlation and discriminant analysis12 Functional linear models13 Modelling functional responses with multivariate covariates14 Functional responses, functional covariates and the concurrent model15 Functional linear models for scalar responses16 Functional linear models for functional responses17 Devivatives and functional linear models18 Differential equations and operators19 Principal differential analysis20 Green's functions and reproducng kernels21 More general roughness penalties22 Some perspectives on FDAAppendix: some algebraic and functional techniquesReferencesIndex

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《函数型数据分析(第2版)(影印版)》学术水平高，热门学科，且国内类似的书不多。

用户评论 (总计3条)

•   书非常漂亮 ，值得收藏
•   这是一本不错的 书
•   FDA这个领域的入门书籍，讲解比较详细，各个方面都涉及到。看完这本书之后，相信就可以看相关的论文的。我因为做泛函时间序列，所以买了这书，希望早点看完。