9788471337016 - Predicción dinámica mediante análisis de datos funcionales de Valderrama Bonnet, Mariano J.; Aguilera Del Pino, Ana María; Ocaña Lara, Francisco A. (10 resultados)

Condición: New. Idioma/Language: Español. La modelización clásica de datos temporales parte del carácter discreto de la serie objeto de estudio, es decir, la ocurrencia se produce en instantes de tiempo concretos, a pesar de que el fenómeno estudiado puede en ocasiones evolucionar de forma contin *** Nota: Los envíos a España peninsular, Baleares y Canarias se realizan a través de mensajería urgente. No aceptamos pedidos con destino a Ceuta y Melilla.

Rustica (tapa blanda). Condición: New. Estado de la sobrecubierta: Nuevo. 01. La modelización clásica de datos temporales parte del carácter discreto de la serie objeto de estudio, es decir, la ocurrencia se produce en instantes de tiempo concretos, a pesar de que el fenómeno estudiado puede en ocasiones evolucionar de forma continua a lo largo del tiempo. Así, en los últimos años se están introduciendo metodologías funcionales para el tratamiento de tales series, respetando su naturaleza en tiempo-continuo. La presente monografía recoge, de forma divulgativa, algunos de los aspectos usuales en el análisis de datos funcionales, incluyendo las aportaciones fundamentales realizadas por los autores sobre el tema. Así, tras repasar los conceptos teóricos básicos sobre espacios funcionales, se abordan los métodos de modelización estocástica basados en el análisis en componentes principales, así como los algoritmos numéricos necesarios para su implementación, introduciendo seguidamente los modelos PCP para predecir series funcionales. Finalmente, se incluye un capítulo dedicado a aplicaciones con datos reales y simulados. LIBRO.

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Condición: Nuevo. - La modelización clásica de datos temporales parte del carácter discret o de la serie objeto de estudio, es decir, la ocurrencia se produce en instantes de tiempo concretos, a pesar de que el fenómeno estudiado p uede en ocasiones evolucionar de forma continua a lo largo del tiempo. Así, en los últimos años se están introduciendo metodologías funciona les para el tratamiento de tales series, respetando su naturaleza en t iempo-continuo. La presente monografía recoge, de forma divulgativa, algunos de los aspectos usuales en el análisis de datos funcionales, i ncluyendo las aportaciones fundamentales realizadas por los autores so bre el tema. Así, tras repasar los conceptos teóricos básicos sobre es pacios funcionales, se abordan los métodos de modelización estocástica basados en el análisis en componentes principales, así como los algor itmos numéricos necesarios para su implementación, introduciendo segui damente los modelos PCP para predecir series funcionales. Finalmente, se incluye un capítu.

Condición: Nuevo. La modelización clásica de datos temporales parte del carácter discreto de la serie objeto de estudio, es decir, la ocurrencia se produce en instantes de tiempo concretos, a pesar de que el fenómeno estudiado puede en ocasiones evolucionar de forma continua a lo largo del tiempo. Así, en los últimos años se están introduciendo metodologías funcionales para el tratamiento de tales series, respetando su naturaleza en tiempo-continuo. La presente monografía recoge, de forma divulgativa, algunos de los aspectos usuales en el análisis de datos funcionales, incluyendo las aportaciones fundamentales realizadas por los autores sobre el tema. Así, tras repasar los conceptos teóricos básicos sobre espacios funcionales, se abordan los métodos de modelización estocástica basados en el análisis en componentes principales, así como los algoritmos numéricos necesarios para su implementación, introduciendo seguidamente los modelos PCP para predecir series funcionales. Finalmente, se incluye un capítulo dedicado a aplicaciones con datos reales y simulados.

Condición: New. 2000. 1st Edition. paperback. . . . . . Books ship from the US and Ireland.

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Rústica. Condición: New. Estado de la sobrecubierta: Nuevo. 01. La modelización clásica de datos temporales parte del carácter discreto de la serie objeto de estudio, es decir, la ocurrencia se produce en instantes de tiempo concretos, a pesar de que el fenómeno estudiado puede en ocasiones evolucionar de forma contin. LIBRO.

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