Dynamic Data Analysis
Langue : anglais
Edité par Springer New York Jun 2017, 2017
- Livre relié
- Neuf
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This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -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. 248 pp. Englisch. …
N° de réf. du vendeur 9781493971886
- Titre
- Dynamic Data Analysis
- Auteur
- Giles Hooker
- Éditeur
- Springer New York Jun 2017
- Année de publication
- 2017
- État de l'article
- Neu
- Reliure
- Buch
- Langue
- anglais
- ISBN à 10 chiffres
- 1493971883
- ISBN à 13 chiffres
- 9781493971886
- Poids de l'article
- 541 grammes
- Dimensions
- 241x160x20 mm
- Série
- Livre 146 sur 160: Springer Series in Statistics
« Synopsis » peut appartenir à une autre édition de cet ouvrage.
À propos de l’auteur
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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