Wavelets in Functional Data Analysis
Idioma: inglés
Editorial: Springer International Publishing AG, CH, 2017
- Tapa blanda
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Wavelet-based procedures are key in many areas of statistics, applied mathematics, engineering, and science. This book presents wavelets in functional data analysis, offering a glimpse of problems in which they can be applied, including tumor analysis, functional magnetic resonance and meteorological data. Starting with the Haar wavelet, the authors explore myriad families of wavelets and how they can be used. High-dimensional data visualization (using Andrews' plots), wavelet shrinkage (a simple, yet powerful, procedure for nonparametric models) and a selection of estimation and testing techniques (including a discussion on Stein's Paradox) make this a highly valuable resource for graduate students and experienced researchers alike.
N° de ref. del artículo LU-9783319596228
- Título
- Wavelets in Functional Data Analysis
- Autor
- Pedro A. Morettin, Brani Vidakovic, Aluísio Pinheiro
- Editorial
- Springer International Publishing AG, CH
- Año de publicación
- 2017
- Estado
- New
- Encuadernación
- Paperback
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 3319596225
- ISBN 13
- 9783319596228
- Edición
- 1st ed. 2017.
- Serie
- Libro 95 de 155: SpringerBriefs in Mathematics
“Sinopsis” puede pertenecer a otra edición de este título.
Acerca del autor
Aluísio Pinheiro holds a B.S. and M.S. in Statistics from National School of Statistical Sciences (ENCE), Brazil, and University of Campinas, respectively. He also has a Ph.D. in Statistics from the University of North Carolina at Chapel Hill, USA. He is currently affiliated to the University of Campinas. His main research areas are nonparametric statistics, estimation and asymptotics, particularly wavelets and U-statistics. In 2012 he was awarded the P. K. Sen Distinguished Visiting Professorship of Biostatistics at the University of North Carolina.
Brani Vidakovic holds a B.S. in Mathematics and a M.S. in Probability from Belgrade University, Serbia, and a Ph.D. in Statistics from Purdue University, USA (1992). He is currently affiliated to Georgia Tech and Emory University, both in the USA. His main research areas are Bayesian modeling, wavelet statistics and multi-scale data analysis. He was the recipient of the 1992 Burr's award for best Ph.D. student at Purdue University. He is an associate editor of several leading statistical journals.
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