函数型数据分析（第二版）

函数型数据分析（第二版） 内容提要

    当今科学家收集曲线样本及其他函数观测值，这本专著论述这类数据分析的思想和技巧，主要内容包括经典的线性回归方法、主成分分析、线性建模、典型相关分析及特殊的泛函技巧，如曲线注册和主微分分析。
    《函数型数据分析（第二版）》始终利用来源于实际应用的数据，介绍方法的动机并举例论证，特别通过讨论数据生成过程的光滑性，说明如何通过泛函方法来发现数据的新特点；这些数据主要来源于增长分析、气象学、生物力学、马类科学、经济学及医学等领域的应用。《函数型数据分析（第二版）》论述新颖的统计技术，同时使其中的数学论证能被大多数人所理解。
    《函数型数据分析（第二版）》许多内容都基于作者自己的工作，某些内容是首次出版。《函数型数据分析（第二版）》适合学生、应用数据分析学者及科研人员阅读，对统计学及其他广阔领域的研究也颇有价值。
    《函数型数据分析（第二版）》第一作者Jim Ramsay是McGill大学的心理学教授，加拿大统计学会主席，多元分析等诸多领域的国际权威。他和言语清晰度、电动控制、气象学、心理学及人体生理学等多个领域的研究人员合作，在统计学及其应用方面的许多杂志发表论文，对函数型数据分析研究作出了技术性贡献。
    《函数型数据分析（第二版）》第二作者Bernard Silverman是Bristol大学的统计学教授，著名的《统计学中的密度估计及数据分析》一书的作者，《非参数回归分析与广义线性模型》的合著者。他因在光滑方法和应用统计学、计算统计学及理论统计学等诸多方面的工作而获得统计学会会长联合委员会颁发的会长奖及两枚皇家统计学会Guy奖章。

函数型数据分析（第二版） 目录

Preface to the Second Edition
1 Introduction
2 Tools for exploring functional data
3 From functional data to smooth functions
4 Smoothing functional data by least squares
5 Smoothing functional data with a roughness penalty
6 Constrained functions
7 The registration and display of functional data
8 Principal components analysis for functional data
9 Regularized principal components analysis
10 Principal components analysis of mixed data
11 Canonical correlation and discriminant analysis
12 Functional linear models
13 Modelling functional responses with multivariate covariates
14 Functional responses, functional covariates and the concurrent model
15 Functional linear models for scalar responses
16 Functional linear models for functional responses
17 Devivatives and functional linear models
18 Differential equations and operators
19 Principal differential analysis
20 Green’s functions and reproducng kernels
21 More general roughness penalties
22 Some perspectives on FDA
Appendix: some algebraic and functional techniques
References
Index

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