Functional Data Analysis
Lingua: inglese
Editore: John Wiley & Sons Mai 2015, 2015
Serie: Libro 273 di 358 - Wiley Series in Probability and Statistics
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- Nuovo
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Neuware - Theoretical Foundations of Functional Data Analysis, with an Introduction to Linear Operators provides a uniquely broad compendium of the key mathematical concepts and results that are relevant for the theoretical development of functional data analysis (FDA).The self-contained treatment of selected topics of functional analysis and operator theory includes reproducing kernel Hilbert spaces, singular value decomposition of compact operators on Hilbert spaces and perturbation theory for both self-adjoint and non self-adjoint operators. The probabilistic foundation for FDA is described from the perspective of random elements in Hilbert spaces as well as from the viewpoint of continuous time stochastic processes. Nonparametric estimation approaches including kernel and regularized smoothing are also introduced. These tools are then used to investigate the properties of estimators for the mean element, covariance operators, principal components, regression function and canonical correlations. A general treatment of canonical correlations in Hilbert spaces naturally leads to FDA formulations of factor analysis, regression, MANOVA and discriminant analysis.This book will provide a valuable reference for statisticians and other researchers interested in developing or understanding the mathematical aspects of FDA. It is also suitable for a graduate level special topics course.…
Codice articolo 9780470016916
- Titolo
- Functional Data Analysis
- Autore
- Hsing
- Editore
- John Wiley & Sons Mai 2015
- Anno di pubblicazione
- 2015
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Buch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 0470016914
- ISBN 13
- 9780470016916
- Peso dell'articolo
- 677 grammi
- Dimensioni
- 235x157x24 mm
- Serie
- Libro 273 di 358: Wiley Series in Probability and Statistics
Theoretical Foundations of Functional Data Analysis, with an Introduction to Linear Operators provides a uniquely broad compendium of the key mathematical concepts and results that are relevant for the theoretical development of functional data analysis (FDA).
The self–contained treatment of selected topics of functional analysis and operator theory includes reproducing kernel Hilbert spaces, singular value decomposition of compact operators on Hilbert spaces and perturbation theory for both self–adjoint and non self–adjoint operators. The probabilistic foundation for FDA is described from the perspective of random elements in Hilbert spaces as well as from the viewpoint of continuous time stochastic processes. Nonparametric estimation approaches including kernel and regularized smoothing are also introduced. These tools are then used to investigate the properties of estimators for the mean element, covariance operators, principal components, regression function and canonical correlations. A general treatment of canonical correlations in Hilbert spaces naturally leads to FDA formulations of factor analysis, regression, MANOVA and discriminant analysis.
This book will provide a valuable reference for statisticians and other researchers interested in developing or understanding the mathematical aspects of FDA. It is also suitable for a graduate level special topics course.
"Riassunto" può appartenere a un’altra edizione di questo titolo.
Informazioni sull’autore
Randall Eubank Professor Emeritus, School of Mathematical and Statistical Sciences, Arizona State University, USA. Professor Eubank is well know and respected in the functional data analysis (FDA) field. He has published numerous papers on the subject and is a regular invited speaker at key meetings.
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