Dynamic Data Analysis : Modeling Data with Differential Equations
Lingua: inglese
Editore: Springer, 2017
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- Nuovo
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Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This text focuses on the use of smoothing methods for developing and estimating differential equations following recent developments in functional data analysis and building on techniques described in Ramsay and Silverman (2005)Functional Data Analysis. The central concept of a dynamical system as a buffer that translates sudden changes in input into smooth controlled output responses has led to applications of previously analyzed data, opening up entirely new opportunities for dynamical systems. The technical level has been kept low so that those with little or no exposure to differential equations as modeling objects can be brought into this data analysis landscape. There are already many texts on the mathematical properties of ordinary differential equations, or dynamic models, and there is a large literature distributed over many fields on models for real world processes consisting of differential equations. However, a researcher interested in fitting such a model to data, or a statistician interested in the properties of differential equations estimated from data will find rather less to work with. This book fills that gap.…
Codice articolo 9781493971886
- Titolo
- Dynamic Data Analysis : Modeling Data with Differential Equations
- Autore
- James Ramsay
- Editore
- Springer
- Anno di pubblicazione
- 2017
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Buch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 1493971883
- ISBN 13
- 9781493971886
- Peso dell'articolo
- 541 grammi
- Dimensioni
- 241x160x20 mm
- Serie
- Libro 146 di 160: Springer Series in Statistics
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Informazioni sull’autore
Giles Hooker, PhD, is Associate Professor of Biological Statistics and Computational Biology at Cornell University. In addition to differential equation models, he has published extensively on functional data analysis and uncertainty quantification in machine learning. Much of his methodological work is inspired by collaborations in ecology and citizen science data.
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