Singular Spectrum Analysis with R / Golyandina, Nina  

Público ISBD Ningún comentario para este título. Título : Singular Spectrum Analysis with R Tipo de documento: documento electrónico Autores: Golyandina, Nina, ; Korobeynikov, Anton, ; Zhigljavsky, Anatoly, Mención de edición: 1 ed. Editorial: Berlin [Alemania] : Springer Fecha de publicación: 2018 Número de páginas: XIII, 272 p. 121 ilustraciones, 106 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-3-662-57380-8 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Estadísticas  Procesamiento de imágenes  Visión por computador  Software de ordenador  Biometría  Teoría y métodos estadísticos  Imágenes por computadora  visión  reconocimiento de patrones y gráficos  Software matemático  Estadística en Negocios  Gestión  Economía  Finanzas  Seguros  Estadística y Computación  Bioestadística Clasificación: Resumen: Este volumen completo y ricamente ilustrado proporciona material actualizado sobre Análisis de Espectro Singular (SSA). SSA es una metodología bien conocida para el análisis y pronóstico de series temporales. Desde hace poco, SSA también se utiliza para analizar imágenes digitales y otros objetos que no son necesariamente planos o rectangulares y pueden contener espacios. SSA es polivalente y combina de forma natural técnicas libres de modelos y paramétricas, lo que la convierte en una metodología muy especial y atractiva para resolver una amplia gama de problemas que surgen en diversas áreas, especialmente los asociados con series temporales e imágenes digitales. El paquete R Rssa, que está disponible en CRAN y se analiza en este libro, proporciona una implementación efectiva, cómoda y accesible de SSA. Escrito por destacados estadísticos que tienen amplia experiencia con SSA, el libro (a) presenta la metodología SSA actualizada, incluidas extensiones multidimensionales, en un lenguaje accesible a un amplio círculo de usuarios, (b) combina diferentes versiones de SSA en un herramienta única, (c) muestra las diversas tareas para las que se puede utilizar SSA, (d) describe formalmente los principales métodos y algoritmos de SSA, y (e) proporciona tutoriales sobre el paquete Rssa y el uso de SSA. El libro ofrece un recurso valioso para un público muy amplio, incluidos estadísticos profesionales, especialistas en procesamiento de señales e imágenes, así como especialistas en numerosas disciplinas aplicadas interesados ​​en el uso de métodos estadísticos para análisis de series temporales, pronósticos y procesamiento de señales e imágenes. El libro está escrito en un nivel accesible a una amplia audiencia e incluye una gran cantidad de ejemplos; por lo tanto, también puede utilizarse como libro de texto para cursos de pregrado y posgrado sobre análisis de series temporales y procesamiento de señales. Nota de contenido: Preface -- Common symbols and acronyms -- Contents -- 1 Introduction: Overview -- 2 SSA analysis of one-dimensional time series -- 3 Parameter estimation, forecasting, gap filling -- 4 SSA for multivariate time series -- 5 Image processing -- Index -- References. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Singular Spectrum Analysis with R [documento electrónico] / Golyandina, Nina, ; Korobeynikov, Anton, ; Zhigljavsky, Anatoly,  . -  1 ed.  . - Berlin [Alemania] : Springer, 2018 . - XIII, 272 p. 121 ilustraciones, 106 ilustraciones en color. ISBN : 978-3-662-57380-8 Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Estadísticas  Procesamiento de imágenes  Visión por computador  Software de ordenador  Biometría  Teoría y métodos estadísticos  Imágenes por computadora  visión  reconocimiento de patrones y gráficos  Software matemático  Estadística en Negocios  Gestión  Economía  Finanzas  Seguros  Estadística y Computación  Bioestadística Clasificación: Resumen: Este volumen completo y ricamente ilustrado proporciona material actualizado sobre Análisis de Espectro Singular (SSA). SSA es una metodología bien conocida para el análisis y pronóstico de series temporales. Desde hace poco, SSA también se utiliza para analizar imágenes digitales y otros objetos que no son necesariamente planos o rectangulares y pueden contener espacios. SSA es polivalente y combina de forma natural técnicas libres de modelos y paramétricas, lo que la convierte en una metodología muy especial y atractiva para resolver una amplia gama de problemas que surgen en diversas áreas, especialmente los asociados con series temporales e imágenes digitales. El paquete R Rssa, que está disponible en CRAN y se analiza en este libro, proporciona una implementación efectiva, cómoda y accesible de SSA. Escrito por destacados estadísticos que tienen amplia experiencia con SSA, el libro (a) presenta la metodología SSA actualizada, incluidas extensiones multidimensionales, en un lenguaje accesible a un amplio círculo de usuarios, (b) combina diferentes versiones de SSA en un herramienta única, (c) muestra las diversas tareas para las que se puede utilizar SSA, (d) describe formalmente los principales métodos y algoritmos de SSA, y (e) proporciona tutoriales sobre el paquete Rssa y el uso de SSA. El libro ofrece un recurso valioso para un público muy amplio, incluidos estadísticos profesionales, especialistas en procesamiento de señales e imágenes, así como especialistas en numerosas disciplinas aplicadas interesados ​​en el uso de métodos estadísticos para análisis de series temporales, pronósticos y procesamiento de señales e imágenes. El libro está escrito en un nivel accesible a una amplia audiencia e incluye una gran cantidad de ejemplos; por lo tanto, también puede utilizarse como libro de texto para cursos de pregrado y posgrado sobre análisis de series temporales y procesamiento de señales. Nota de contenido: Preface -- Common symbols and acronyms -- Contents -- 1 Introduction: Overview -- 2 SSA analysis of one-dimensional time series -- 3 Parameter estimation, forecasting, gap filling -- 4 SSA for multivariate time series -- 5 Image processing -- Index -- References. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]

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