"Statistical Modeling by Wavelets" - это всестороннее введение в использование вейвлетов в статистике. В книге объясняется, что такое вейвлеты и почему они становятся все более необходимыми в непараметрической статистике. Также описывается, как они используются для решения задач, таких как удаление шумов, регрессия или оценка плотности. Автор Брани Видакович балансирует между статистическими и математическими методами, приводя множество примеров, более 100 иллюстраций и обширные ссылки. В книге также рассматриваются темы моделирования на основе данных и вейвлетов, включая непрерывные и дискретные преобразования вейвлетов, оптимальные свойства вейвлетных сжатий, теоретические аспекты оценки плотности вейвлетов, байесовское моделирование в домене вейвлетов, свойства случайных функций и плотностей на основе вейвлетов, а также несколько новых и важных приложений вейвлетов в статистике и методы вейвлетов во временных рядах. Книга доступна для всех, кто имеет опыт в продвинутом математическом анализе и алгебре и обещает стать стандартным справочным пособием для статистиков и инженеров, которые ищут всеобъемлющее введение в новое направление.
В книге доступным языком и шаг за шагом изложено введение в теорию волн в статистическом анализа. Какие возможности дают волны в статистике? Почему они становятся все более важными в области непараметрических методов статистических оценок? Почему их стоит применять при решении таких задач, как сглаживание, регрессия, оценка плотности? Можно ли получить самую актуальную информацию о этих недавно «открытых» математических объектах? На эти и другие вопросы отвечает Бранс Видакович (Brani Vidaković) в своей книге «Statistical Modeling by Wavelets».
Электронная Книга «Statistical Modeling by Wavelets» написана автором Группа авторов в году.
Минимальный возраст читателя: 0
Язык: Английский
ISBN: 9780470317860
Описание книги от Группа авторов
A comprehensive, step-by-step introduction to wavelets in statistics. What are wavelets? What makes them increasingly indispensable in statistical nonparametrics? Why are they suitable for «time-scale» applications? How are they used to solve such problems as denoising, regression, or density estimation? Where can one find up-to-date information on these newly «discovered» mathematical objects? These are some of the questions Brani Vidakovic answers in Statistical Modeling by Wavelets. Providing a much-needed introduction to the latest tools afforded statisticians by wavelet theory, Vidakovic compiles, organizes, and explains in depth research data previously available only in disparate journal articles. He carefully balances both statistical and mathematical techniques, supplementing the material with a wealth of examples, more than 100 illustrations, and extensive references-with data sets and S-Plus wavelet overviews made available for downloading over the Internet. Both introductory and data-oriented modeling topics are featured, including: * Continuous and discrete wavelet transformations. * Statistical optimality properties of wavelet shrinkage. * Theoretical aspects of wavelet density estimation. * Bayesian modeling in the wavelet domain. * Properties of wavelet-based random functions and densities. * Several novel and important wavelet applications in statistics. * Wavelet methods in time series. Accessible to anyone with a background in advanced calculus and algebra, Statistical Modeling by Wavelets promises to become the standard reference for statisticians and engineers seeking a comprehensive introduction to an emerging field.
