Functional and Shape Data Analysis (eBook)

Functional and Shape Data Analysis (eBook)

P Klassen EricSrivastava Anuj
P Klassen EricSrivastava Anuj
Prezzo:
€ 93,59
Compra EPUB
Prezzo:
€ 93,59
Compra EPUB

Formato

:
EPUB
Cloud: Scopri di più
Lingua: Inglese
Editore: Springer
Collana: Springer Series in Statistics
Codice EAN: 9781493940202
Anno pubblicazione: 2016
Scopri QUI come leggere i tuoi eBook

Note legali

NOTE LEGALI

a) Garanzia legale, Pagamenti, Consegne, Diritto di recesso
b) Informazioni sul prezzo
Il prezzo barrato corrisponde al prezzo di vendita al pubblico al lordo di IVA e al netto delle spese di spedizione
Il prezzo barrato dei libri italiani corrisponde al prezzo di copertina.
I libri in inglese di Libraccio sono di provenienza americana o inglese.
Libraccio riceve quotidianamente i prodotti dagli USA e dalla Gran Bretagna, pagandone i costi di importazione, spedizione in Italia ecc.
Il prezzo in EURO è fissato da Libraccio e, in alcuni casi, può discostarsi leggermente dal cambio dollaro/euro o sterlina/euro del giorno. Il prezzo che pagherai sarà quello in EURO al momento della conferma dell'ordine.
In ogni caso potrai verificare la convenienza dei nostri prezzi rispetto ad altri siti italiani e, in moltissimi casi, anche rispetto all'acquisto su siti americani o inglesi.
c) Disponibilità
I termini relativi alla disponibilità dei prodotti sono indicati nelle Condizioni generali di vendita.

Disponibilità immediata
L'articolo è immediatamente disponibile presso Libraccio e saremo in grado di procedere con la spedizione entro un giorno lavorativo.
Nota: La disponibilità prevista fa riferimento a singole disponibilità.

Disponibile in giorni o settimane (ad es. "3-5-10 giorni", "4-5 settimane" )
L'articolo sarà disponibile entro le tempistiche indicate, necessarie per ricevere l'articolo dai nostri fornitori e preparare la spedizione.
Nota: La disponibilità prevista fa riferimento a singole disponibilità.

Prenotazione libri scolastici
Il servizio ti permette di prenotare libri scolastici nuovi che risultano non disponibili al momento dell'acquisto.

Attualmente non disponibile
L'articolo sarà disponibile ma non sappiamo ancora quando. Inserisci la tua mail dalla scheda prodotto attivando il servizio Libraccio “avvisami” e sarai contattato quando sarà ordinabile.

Difficile reperibilità
Abbiamo dei problemi nel reperire il prodotto. Il fornitore non ci dà informazioni sulla sua reperibilità, ma se desideri comunque effettuare l'ordine, cercheremo di averlo nei tempi indicati. Se non sarà possibile, ti avvertiremo via e-mail e l'ordine verrà cancellato.
Chiudi

Descrizione

This textbook for courses on function data analysis and shape data analysis describes how to define, compare, and mathematically represent shapes, with a focus on statistical modeling and inference. It is aimed at graduate students in analysis in statistics, engineering, applied mathematics, neuroscience, biology, bioinformatics, and other related areas. The interdisciplinary nature of the broad range of ideas covered—from introductory theory to algorithmic implementations and some statistical case studies—is meant to familiarize graduate students with an array of tools that are relevant in developing computational solutions for shape and related analyses. These tools, gleaned from geometry, algebra, statistics, and computational science, are traditionally scattered across different courses, departments, and disciplines; Functional and Shape Data Analysis offers a unified, comprehensive solution by integrating the registration problem into shape analysis, better preparing graduate students for handling future scientific challenges. Recently, a data-driven and application-oriented focus on shape analysis has been trending. This text offers a self-contained treatment of this new generation of methods in shape analysis of curves. Its main focus is shape analysis of functions and curves—in one, two, and higher dimensions—both closed and open. It develops elegant Riemannian frameworks that provide both quantification of shape differences and registration of curves at the same time. Additionally, these methods are used for statistically summarizing given curve data, performing dimension reduction, and modeling observed variability. It is recommended that the reader have a background in calculus, linear algebra, numerical analysis, and computation.