Functional Data Analysis with R and MATLAB pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:Springer

作者:James Ramsay

出品人:

页数:214

译者:

出版时间:2009-7-1

价格:USD 59.95

装帧:Paperback

isbn号码:9780387981840

丛书系列:Use R

图书标签:

Statistics
R
编程
Matlab
研究方法
数据分析
textbook統計
Textbook
Functional Data Analysis
R
MATLAB
Statistics
Data Analysis
Machine Learning
Time Series
Regression
Modeling
Visualization

下载链接在页面底部

facebook linkedin mastodon messenger pinterest reddit telegram twitter viber vkontakte whatsapp 复制链接

想要找书就要到本本书屋

onlinetoolsland.com

立刻按 ctrl+D收藏本页

你会得到大惊喜!!

具体描述

The book provides an application-oriented overview of functional analysis, with extended and accessible presentations of key concepts such as spline basis functions, data smoothing, curve registration, functional linear models and dynamic systems Functional data analysis is put to work in a wide a range of applications, so that new problems are likely to find close analogues in this book The code in R and Matlab in the book has been designed to permit easy modification to adapt to new data structures and research problems

功能数据分析：探索、建模与可视化在当今数据驱动的世界中，我们处理的数据形式日益多样化。除了传统的点观测数据，越来越多的数据以函数的形式呈现，例如随时间变化的传感器读数、个体在不同年龄段的生理指标、或者一段文本的情感曲线。这些被称为“功能数据”的数据具有内在的连续性和曲线结构，蕴含着比点观测数据更丰富的信息。本书旨在深入探讨功能数据分析（Functional Data Analysis, FDA）这一新兴领域，为读者提供一套全面而实用的方法论和工具。我们将引导您从理解功能数据的特性出发，掌握对其进行有效建模、分析和可视化的关键技术。核心内容概述：本书的内容围绕功能数据的整个生命周期展开，从数据的预处理到复杂模型的构建和解释，力求覆盖功能数据分析的各个重要环节。第一部分：功能数据的基础与预处理理解功能数据：我们将首先界定功能数据的概念，区分它与传统点观测数据的区别，并介绍功能数据在科学研究和工程实践中的典型应用场景，例如气候变化研究中的温度曲线、医学影像中的器官形状变化、金融市场中的股票价格走势等。功能数据的表示与平滑：功能数据通常以离散的采样点形式观测到。如何从这些离散点重构出连续的函数曲线是功能数据分析的首要挑战。本书将介绍多种常用的函数表示方法，如傅里叶级数、样条函数（B-splines, penalized splines）以及基于基函数的表示。重点将放在函数平滑技术上，探讨如何利用正则化方法（如岭回归、Lasso）来处理噪声数据，获得平滑且具有良好统计性质的函数估计。我们将详细阐述平滑参数的选择策略，并比较不同平滑方法的优劣。功能数据中的维度约简：尽管函数数据本身是无限维的，但实际应用中，我们常常能找到低维的内在结构。本书将介绍主成分分析（Functional Principal Component Analysis, FPCA）作为一种强大的降维技术，用于捕捉功能数据的主要变异模式。读者将学习如何计算和解释功能主成分，以及如何利用FPCA进行数据可视化和特征提取。我们还将探讨其他维度约简技术，如独立成分分析（Functional Independent Component Analysis, FICA）和非负矩阵分解（Non-negative Matrix Factorization, NMF）在功能数据领域的应用。第二部分：功能数据建模与统计推断功能回归模型：功能回归是功能数据分析的核心内容之一。本书将详细介绍多种功能回归模型，包括：单变量功能回归：预测一个标量响应变量（Y）与一个功能预测变量（X(t)）之间的关系。我们将深入探讨如何估计回归函数，并进行统计推断，例如检验回归函数的显著性。多变量功能回归：考虑多个功能预测变量对标量响应变量的影响。功能-功能回归：预测一个功能响应变量（Y(t)）与一个或多个功能预测变量（X(t)）之间的关系。我们将介绍线性功能-功能回归以及更一般的非参数和半参数模型。面板功能数据回归：处理随时间变化的多个功能观测。本书将重点关注模型的识别、参数估计、模型诊断以及置信区间的构建，并提供具体的统计检验方法，帮助读者理解和应用这些模型。分类与聚类功能数据：除了回归分析，本书还将探讨如何对功能数据进行分类和聚类。功能数据分类：介绍基于距离度量、基于核方法以及基于特征提取（如FPCA）的功能数据分类算法，以及如何构建预测模型。功能数据聚类：探讨多种功能数据聚类方法，如基于K-means的变种、基于模型的聚类以及基于FPCA的聚类。读者将学习如何评估聚类结果的质量，并解释不同功能簇的特性。纵向功能数据分析：许多实际应用中，我们会观察到个体在不同时间点上具有函数特征的多次观测。本书将介绍纵向功能数据模型，如混合效应模型（Mixed-effects models）和广义估计方程（Generalized Estimating Equations, GEE）在功能数据上的扩展，用于分析个体差异和时间依赖性。第三部分：功能数据分析的工具与实践 R语言在功能数据分析中的应用： R语言拥有丰富的统计分析库，我们将在书中详细介绍如何使用R语言中的主要功能数据分析包，例如`fda`包、`refund`包等。通过大量的代码示例，读者可以学习如何进行数据读取、预处理、模型构建、结果可视化和统计推断。 MATLAB在功能数据分析中的应用： MATLAB作为一种强大的数值计算和可视化工具，在功能数据分析领域也扮演着重要角色。我们将介绍如何在MATLAB中实现关键的功能数据分析算法，并展示相应的代码。案例研究与实践：为了帮助读者更好地理解和应用所学的知识，本书将包含多个来自不同领域的真实世界案例研究。这些案例将涵盖生物医学、环境科学、经济学、社会科学等多个领域，展示功能数据分析在解决实际问题中的强大能力。读者将有机会通过这些案例，亲身实践数据分析的全过程，并学习如何解释和报告分析结果。前沿课题与未来展望：最后，我们将对功能数据分析领域的一些前沿课题进行简要介绍，并对该领域的未来发展方向进行展望，例如高维功能数据、非线性功能数据、以及与其他机器学习技术的融合等。本书特色：理论与实践并重：本书在介绍理论概念的同时，提供了大量的R和MATLAB代码示例，帮助读者将理论知识转化为实际操作能力。清晰的结构与循序渐进的教学：内容安排由浅入深，从基础概念到复杂模型，逐步引导读者掌握功能数据分析的核心技术。丰富的案例研究：真实世界案例的引入，使学习过程更具趣味性和实用性。面向广泛读者群：无论是统计学、数据科学、机器学习领域的学生和研究人员，还是对功能数据分析感兴趣的各行业专业人士，本书都能提供有价值的指导。通过阅读本书，您将能够：识别和理解功能数据的独特性。掌握对功能数据进行有效预处理和表示的方法。熟练运用各种功能数据建模技术，解决实际问题。利用R和MATLAB等工具，实现功能数据分析的各项操作。深入理解功能数据分析在不同领域的应用潜力。本书将是您探索功能数据世界，解锁其深层信息，并做出更明智决策的理想指南。

作者简介

目录信息

读后感

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

这本书的叙事风格简直像一位耐心而又略带挑战性的导师在和你对话，它并不急于给出简单的“菜谱式”答案，而是引导你一步步构建完整的分析框架。在涉及时间序列和空间函数数据交叉领域时，作者的论述显得尤为老到。它并没有简单地将函数数据分析套用到传统的时间序列框架下，而是深入探讨了函数数据特有的相关性结构，比如在函数间距上的平滑性和各向异性处理。我感觉自己仿佛在与一位经验丰富的临床统计学家一同工作，他不仅知道如何跑模型，更知道在特定研究背景下（如生物测量或环境监测）应该如何选择最合适的度量标准和误差处理方式。阅读过程中，我发现自己对于那些看似微小的模型假设背后的实际意义有了更深的理解，这本书成功地将理论的严谨性与实际研究场景的复杂性进行了精妙的融合，让人读起来欲罢不能。

评分☆☆☆☆☆

这本《**函数数据分析**》的厚度令人敬畏，初次翻开时，我就被它严谨的数学基础和丰富的案例所震撼。作者显然对该领域有极为深刻的理解，内容组织上逻辑性极强，从基础的函数空间理论到复杂的非参数估计方法，层层递进，毫不含糊。我尤其欣赏它在处理高维函数数据时所展现出的洞察力，许多教科书中往往一笔带过、或者只是简单介绍的核密度估计、光滑样条等关键技术，在这里都进行了深入的数学推导和实际应用讲解。对于那些想真正掌握函数数据分析“为什么”以及“如何做”的读者来说，这本书无疑是架起了坚实的理论桥梁。它并非那种只停留在代码调用层面的应用手册，而是鼓励读者深入思考背后的统计学原理，非常适合有一定数学背景、追求理论深度的研究人员。那种面对复杂数学公式却能清晰把握其背后统计意义的叙述方式，着实令人印象深刻，让原本枯燥的理论变得生动起来。

评分☆☆☆☆☆

说实话，这本书的排版和图示处理水平，是我近期阅读的技术书籍中少有的亮点。它在讲解那些抽象的函数轨迹和特征提取过程时，大量使用了高质量的可视化图表，这极大地降低了理解曲线数据内在结构的难度。例如，在介绍主成分分析（PCA）应用于函数数据时，不仅仅给出了特征函数的图像，还通过三维或二维的透视图清晰地展示了数据变异的主要方向，这一点对于直观理解“函数变异模式”至关重要。更难能可贵的是，作者在讨论不同光滑方法（比如B样条与小波基）的权衡时，不仅仅停留在理论比较，而是辅以详尽的数值模拟结果，让读者能清晰地看到不同选择对最终结果形态的具体影响。这种注重视觉辅助和结果导向的呈现方式，使得原本晦涩的统计建模过程变得更加透明和可触及，对于需要通过图形直观交流研究发现的从业者来说，价值不可估量。

评分☆☆☆☆☆

尽管内容深度毋庸置疑，这本书在实际操作层面的覆盖面也让人感到惊喜。它没有陷入纯粹的学术推演泥潭，而是很务实地提供了许多关于如何将理论转化为可执行代码的指导。我特别留意到它对于不同数据预处理挑战的探讨——如何处理采样不规则、存在测量误差或者缺失值较多的函数数据，这在现实工作中是比模型本身更棘手的问题。书中对这些“脏数据”的处理策略介绍得非常详尽，提供了多种鲁棒性的解决方案，并且这些解决方案都有坚实的理论基础支撑，避免了“黑箱操作”的风险。对于刚刚接触函数数据分析的初学者而言，这部分内容提供了极大的安全感和实操指导，它确保了读者不仅能理解模型，还能将其成功应用于自己收集到的、往往是不那么完美的数据集上。

评分☆☆☆☆☆

这本书的魅力在于其宏大的视野和对未来方向的精准把握。它不仅仅是当前函数数据分析技术的集大成者，更像是一份前瞻性的路线图。在探讨完经典的回归和分类问题后，它开始涉足更前沿的领域，例如高维函数协方差估计、以及如何将深度学习的某些概念融入到函数空间的表示学习中。这种对前沿技术保持开放和批判性态度的写作风格，使得这本书的保质期大大延长。它促使读者在掌握既有方法论的同时，不停止思考“下一个突破口在哪里”。对于致力于学术研究或需要紧跟领域最新进展的专业人士来说，这本书提供的不仅仅是知识，更是一种持续学习和创新的思维框架，让人感到其价值远超其定价，它代表着该领域方法论的一个重要里程碑。

评分☆☆☆☆☆

10.4 Functional Data Analysis with R and MATLAB - Ramsay, Hooker, Graves (Springer, 2009)

评分☆☆☆☆☆

10.4 Functional Data Analysis with R and MATLAB - Ramsay, Hooker, Graves (Springer, 2009)

评分☆☆☆☆☆

10.4 Functional Data Analysis with R and MATLAB - Ramsay, Hooker, Graves (Springer, 2009)

评分☆☆☆☆☆

~~~

评分☆☆☆☆☆

10.4 Functional Data Analysis with R and MATLAB - Ramsay, Hooker, Graves (Springer, 2009)