Analysis of Variance for Functional Data
Lingua: inglese
Editore: Taylor and Francis Ltd, 2024
Serie: Libro 42 di 110 - ISSN
- Brossura
- Nuovo
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Codice articolo L2-9781032920399
- Titolo
- Analysis of Variance for Functional Data
- Autore
- Zhang, Jin-Ting
- Editore
- Taylor and Francis Ltd
- Anno di pubblicazione
- 2024
- Condizione
- New
- Rilegatura
- PAP
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 1032920394
- ISBN 13
- 9781032920399
- Peso dell'articolo
- 689 grammi
- Serie
- Libro 42 di 110: ISSN
Despite research interest in functional data analysis in the last three decades, few books are available on the subject. Filling this gap, Analysis of Variance for Functional Data presents up-to-date hypothesis testing methods for functional data analysis. The book covers the reconstruction of functional observations, functional ANOVA, functional linear models with functional responses, ill-conditioned functional linear models, diagnostics of functional observations, heteroscedastic ANOVA for functional data, and testing equality of covariance functions. Although the methodologies presented are designed for curve data, they can be extended to surface data.
Useful for statistical researchers and practitioners analyzing functional data, this self-contained book gives both a theoretical and applied treatment of functional data analysis supported by easy-to-use MATLAB® code. The author provides a number of simple methods for functional hypothesis testing. He discusses pointwise, L2-norm-based, F-type, and bootstrap tests.
Assuming only basic knowledge of statistics, calculus, and matrix algebra, the book explains the key ideas at a relatively low technical level using real data examples. Each chapter also includes bibliographical notes and exercises. Real functional data sets from the text and MATLAB codes for analyzing the data examples are available for download from the author’s website.
"Riassunto" può appartenere a un’altra edizione di questo titolo.
Informazioni sull’autore
Jin-Ting Zhang is an associate professor in the Department of Statistics and Applied Probability at the National University of Singapore. He has published extensively and has served on the editorial boards of several international statistical journals. He is the coauthor of Nonparametric Regression Methods for Longitudinal Data Analysis: Mixed-Effect Modelling Approaches and the coeditor of Advances in Statistics: Proceedings of the Conference in Honor of Professor Zhidong Bai on His 65th Birthday.
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