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Dynamic Data Analysis

James Ramsay, Giles Hooker (Gebundene Ausgabe, Englisch)

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Beschreibung
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.
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Technische Daten


Erscheinungsdatum
28.06.2017
Sprache
Englisch
EAN
9781493971886
Herausgeber
Springer US
Serien- oder Bandtitel
Springer Series in Statistics
Sonderedition
Nein
Autor
James Ramsay, Giles Hooker
Seitenanzahl
230
Auflage
1
Einbandart
Gebundene Ausgabe

Transparenz & Sicherheit

Hersteller: Springer, Europaplatz 3, Heidelberg, Deutschland, 69115, ProductSafety@springernature.com, Springer Nature Customer Service Center GmbH

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