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Autor Zhigljavsky, Anatoly |
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TÃtulo : Bayesian and High-Dimensional Global Optimization Tipo de documento: documento electrónico Autores: Zhigljavsky, Anatoly, ; Žilinskas, Antanas, Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2021 Número de páginas: VIII, 118 p. 54 ilustraciones, 38 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-3-030-64712-4 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Idioma : Inglés (eng) Palabras clave: Optimización matemática Cálculo de variaciones IngenierÃa Industrial IngenierÃa de Producción Probabilidades Ãlgebras lineales Cálculo de variaciones y optimización IngenierÃa Industrial y de Producción TeorÃa de probabilidad Ãlgebra lineal Clasificación: 519.6 Resumen: Accesible a una variedad de lectores, este libro es de interés para especialistas, estudiantes de posgrado e investigadores en matemáticas, optimización, informática, investigación de operaciones, ciencias de la gestión, ingenierÃa y otras áreas aplicadas interesadas en resolver problemas de optimización. En este libro se examinan los principios básicos, el potencial y los lÃmites de aplicabilidad de las técnicas de optimización global estocástica. Se exploran una variedad de cuestiones que enfrentan los especialistas en optimización global, como los espacios multidimensionales que los investigadores frecuentemente ignoran. La importancia de una interpretación precisa de los resultados matemáticos en las evaluaciones de métodos de optimización se demuestra a través de ejemplos de convergencia en la probabilidad de búsqueda aleatoria. Se discuten cuestiones metodológicas relativas a la construcción y aplicabilidad de métodos estocásticos de optimización global, incluido el método de mejora promedio óptimo de un paso basado en un modelo estadÃstico de la función objetivo. Una parte importante de este libro está dedicada a un análisis de problemas de optimización global de alta dimensión y la llamada "maldición de la dimensionalidad". Se incluye un examen de las tres clases diferentes de problemas de optimización de alta dimensión, la geometrÃa de bolas y cubos de alta dimensión, la convergencia muy lenta de algoritmos de búsqueda aleatoria global en problemas de gran dimensión y la escasa uniformidad de las secuencias de puntos distribuidas uniformemente. en este libro. . Nota de contenido: 1 Space-ï¬lling in high-dimensional sets -- 2 Bi-objective decisions and partition based methods in Bayesian global optimization -- 3 Global random search in high dimensions. Tipo de medio : Computadora Summary : Accessible to a variety of readers, this book is of interest to specialists, graduate students and researchers in mathematics, optimization, computer science, operations research, management science, engineering and other applied areas interested in solving optimization problems. Basic principles, potential and boundaries of applicability of stochastic global optimization techniques are examined in this book. A variety of issues that face specialists in global optimization are explored, such as multidimensional spaces which are frequently ignored by researchers. The importance of precise interpretation of the mathematical results in assessments of optimization methods is demonstrated through examples of convergence in probability of random search. Methodological issues concerning construction and applicability of stochastic global optimization methods are discussed, including the one-step optimal average improvement method based on a statistical model of the objective function. A significant portion of this book is devoted to an analysis of high-dimensional global optimization problems and the so-called 'curse of dimensionality'. An examination of the three different classes of high-dimensional optimization problems, the geometry of high-dimensional balls and cubes, very slow convergence of global random search algorithms in large-dimensional problems , and poor uniformity of the uniformly distributed sequences of points are included in this book. . Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Bayesian and High-Dimensional Global Optimization [documento electrónico] / Zhigljavsky, Anatoly, ; Žilinskas, Antanas, . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2021 . - VIII, 118 p. 54 ilustraciones, 38 ilustraciones en color.
ISBN : 978-3-030-64712-4
Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.
Idioma : Inglés (eng)
Palabras clave: Optimización matemática Cálculo de variaciones IngenierÃa Industrial IngenierÃa de Producción Probabilidades Ãlgebras lineales Cálculo de variaciones y optimización IngenierÃa Industrial y de Producción TeorÃa de probabilidad Ãlgebra lineal Clasificación: 519.6 Resumen: Accesible a una variedad de lectores, este libro es de interés para especialistas, estudiantes de posgrado e investigadores en matemáticas, optimización, informática, investigación de operaciones, ciencias de la gestión, ingenierÃa y otras áreas aplicadas interesadas en resolver problemas de optimización. En este libro se examinan los principios básicos, el potencial y los lÃmites de aplicabilidad de las técnicas de optimización global estocástica. Se exploran una variedad de cuestiones que enfrentan los especialistas en optimización global, como los espacios multidimensionales que los investigadores frecuentemente ignoran. La importancia de una interpretación precisa de los resultados matemáticos en las evaluaciones de métodos de optimización se demuestra a través de ejemplos de convergencia en la probabilidad de búsqueda aleatoria. Se discuten cuestiones metodológicas relativas a la construcción y aplicabilidad de métodos estocásticos de optimización global, incluido el método de mejora promedio óptimo de un paso basado en un modelo estadÃstico de la función objetivo. Una parte importante de este libro está dedicada a un análisis de problemas de optimización global de alta dimensión y la llamada "maldición de la dimensionalidad". Se incluye un examen de las tres clases diferentes de problemas de optimización de alta dimensión, la geometrÃa de bolas y cubos de alta dimensión, la convergencia muy lenta de algoritmos de búsqueda aleatoria global en problemas de gran dimensión y la escasa uniformidad de las secuencias de puntos distribuidas uniformemente. en este libro. . Nota de contenido: 1 Space-ï¬lling in high-dimensional sets -- 2 Bi-objective decisions and partition based methods in Bayesian global optimization -- 3 Global random search in high dimensions. Tipo de medio : Computadora Summary : Accessible to a variety of readers, this book is of interest to specialists, graduate students and researchers in mathematics, optimization, computer science, operations research, management science, engineering and other applied areas interested in solving optimization problems. Basic principles, potential and boundaries of applicability of stochastic global optimization techniques are examined in this book. A variety of issues that face specialists in global optimization are explored, such as multidimensional spaces which are frequently ignored by researchers. The importance of precise interpretation of the mathematical results in assessments of optimization methods is demonstrated through examples of convergence in probability of random search. Methodological issues concerning construction and applicability of stochastic global optimization methods are discussed, including the one-step optimal average improvement method based on a statistical model of the objective function. A significant portion of this book is devoted to an analysis of high-dimensional global optimization problems and the so-called 'curse of dimensionality'. An examination of the three different classes of high-dimensional optimization problems, the geometry of high-dimensional balls and cubes, very slow convergence of global random search algorithms in large-dimensional problems , and poor uniformity of the uniformly distributed sequences of points are included in this book. . Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]
TÃtulo : Singular Spectrum Analysis for Time Series Tipo de documento: documento electrónico Autores: Golyandina, Nina, ; Zhigljavsky, Anatoly, Mención de edición: 2 ed. Editorial: Berlin [Alemania] : Springer Fecha de publicación: 2020 Número de páginas: IX, 146 p. 44 ilustraciones, 38 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-3-662-62436-4 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Idioma : Inglés (eng) Palabras clave: EstadÃsticas Procesamiento de la señal BiometrÃa TeorÃa y métodos estadÃsticos. EstadÃstica en IngenierÃa FÃsica Informática QuÃmica y Ciencias de la Tierra Procesamiento de señales voz e imágenes EstadÃstica en Negocios Gestión EconomÃa Finanzas Seguros BioestadÃstica Clasificación: 519.5 Resumen: Este libro ofrece una descripción general del análisis de espectro singular (SSA). SSA es una técnica de análisis y pronóstico de series de tiempo que combina elementos del análisis de series de tiempo clásico, estadÃstica multivariada, geometrÃa multivariada, sistemas dinámicos y procesamiento de señales. SSA es multipropósito y combina naturalmente técnicas paramétricas y libres de modelos, lo que la convierte en una metodologÃa muy especial y atractiva para resolver una amplia gama de problemas que surgen en diversas áreas. El rápido aumento del número de nuevas aplicaciones de SSA es consecuencia de las nuevas investigaciones fundamentales sobre SSA y de los recientes avances en informática y ingenierÃa de software que hicieron posible utilizar SSA para tareas muy complicadas que eran impensables hace veinte años. En este libro, la metodologÃa de la ASS se explica de manera concisa pero al mismo tiempo exhaustiva por dos destacados estadÃsticos con gran experiencia en la ASS. El libro ofrece un recurso valioso para un público muy amplio, incluidos estadÃsticos profesionales, especialistas en procesamiento de señales e imágenes, asà como especialistas en numerosas disciplinas aplicadas interesados ​​en el uso de métodos estadÃsticos para análisis de series temporales, pronósticos y procesamiento de señales e imágenes. La segunda edición del libro contiene muchas actualizaciones y material nuevo, incluida una discusión exhaustiva sobre el lugar de SSA entre otros métodos y nuevas secciones sobre extensiones multivariadas y multidimensionales de SSA. Nota de contenido: 1 Introduction -- 1.1 Overview of SSA methodology and the structure of the book -- 1.2 SSA and other techniques -- 1.3 Computer implementation of SSA -- 1.4 Historical and bibliographical remarks -- 1.5 Common symbols and acronyms -- 2 Basic SSA - 2.1 The main algorithm -- 2.2 Potential of Basic SSA -- 2.3 Models of time series and SSA objectives -- 2.4 Choice of parameters in Basic SSA -- 2.5 Some variations of Basic SSA -- 2.6 Multidimensional and multivariate extensions of SSA -- 3 SSA for forecasting, interpolation, filtering and estimation -- 3.1 SSA forecasting algorithms -- 3.2 LRR and associated characteristic polynomials -- 3.3 Recurrent forecasting as approximate continuation -- 3.4 Confidence bounds for the forecasts -- 3.5 Summary and recommendations on forecasting parameters -- 3.6 Case study: 'Fortified wine' -- 3.7 Imputation of missing values -- 3.8 Subspace-based methods and estimation of signal parameters -- 3.9 SSA and filters -- 3.10 Multidimensional/Multivariate SSA. Tipo de medio : Computadora Summary : This book gives an overview of singular spectrum analysis (SSA). SSA is a technique of time series analysis and forecasting combining elements of classical time series analysis, multivariate statistics, multivariate geometry, dynamical systems and signal processing. SSA is multi-purpose and naturally combines both model-free and parametric techniques, which makes it a very special and attractive methodology for solving a wide range of problems arising in diverse areas. Rapidly increasing number of novel applications of SSA is a consequence of the new fundamental research on SSA and the recent progress in computing and software engineering which made it possible to use SSA for very complicated tasks that were unthinkable twenty years ago. In this book, the methodology of SSA is concisely but at the same time comprehensively explained by two prominent statisticians with huge experience in SSA. The book offers a valuable resource for a very wide readership, including professional statisticians, specialists in signal and image processing, as well as specialists in numerous applied disciplines interested in using statistical methods for time series analysis, forecasting, signal and image processing. The second edition of the book contains many updates and some new material including a thorough discussion on the place of SSA among other methods and new sections on multivariate and multidimensional extensions of SSA. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Singular Spectrum Analysis for Time Series [documento electrónico] / Golyandina, Nina, ; Zhigljavsky, Anatoly, . - 2 ed. . - Berlin [Alemania] : Springer, 2020 . - IX, 146 p. 44 ilustraciones, 38 ilustraciones en color.
ISBN : 978-3-662-62436-4
Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.
Idioma : Inglés (eng)
Palabras clave: EstadÃsticas Procesamiento de la señal BiometrÃa TeorÃa y métodos estadÃsticos. EstadÃstica en IngenierÃa FÃsica Informática QuÃmica y Ciencias de la Tierra Procesamiento de señales voz e imágenes EstadÃstica en Negocios Gestión EconomÃa Finanzas Seguros BioestadÃstica Clasificación: 519.5 Resumen: Este libro ofrece una descripción general del análisis de espectro singular (SSA). SSA es una técnica de análisis y pronóstico de series de tiempo que combina elementos del análisis de series de tiempo clásico, estadÃstica multivariada, geometrÃa multivariada, sistemas dinámicos y procesamiento de señales. SSA es multipropósito y combina naturalmente técnicas paramétricas y libres de modelos, lo que la convierte en una metodologÃa muy especial y atractiva para resolver una amplia gama de problemas que surgen en diversas áreas. El rápido aumento del número de nuevas aplicaciones de SSA es consecuencia de las nuevas investigaciones fundamentales sobre SSA y de los recientes avances en informática y ingenierÃa de software que hicieron posible utilizar SSA para tareas muy complicadas que eran impensables hace veinte años. En este libro, la metodologÃa de la ASS se explica de manera concisa pero al mismo tiempo exhaustiva por dos destacados estadÃsticos con gran experiencia en la ASS. El libro ofrece un recurso valioso para un público muy amplio, incluidos estadÃsticos profesionales, especialistas en procesamiento de señales e imágenes, asà como especialistas en numerosas disciplinas aplicadas interesados ​​en el uso de métodos estadÃsticos para análisis de series temporales, pronósticos y procesamiento de señales e imágenes. La segunda edición del libro contiene muchas actualizaciones y material nuevo, incluida una discusión exhaustiva sobre el lugar de SSA entre otros métodos y nuevas secciones sobre extensiones multivariadas y multidimensionales de SSA. Nota de contenido: 1 Introduction -- 1.1 Overview of SSA methodology and the structure of the book -- 1.2 SSA and other techniques -- 1.3 Computer implementation of SSA -- 1.4 Historical and bibliographical remarks -- 1.5 Common symbols and acronyms -- 2 Basic SSA - 2.1 The main algorithm -- 2.2 Potential of Basic SSA -- 2.3 Models of time series and SSA objectives -- 2.4 Choice of parameters in Basic SSA -- 2.5 Some variations of Basic SSA -- 2.6 Multidimensional and multivariate extensions of SSA -- 3 SSA for forecasting, interpolation, filtering and estimation -- 3.1 SSA forecasting algorithms -- 3.2 LRR and associated characteristic polynomials -- 3.3 Recurrent forecasting as approximate continuation -- 3.4 Confidence bounds for the forecasts -- 3.5 Summary and recommendations on forecasting parameters -- 3.6 Case study: 'Fortified wine' -- 3.7 Imputation of missing values -- 3.8 Subspace-based methods and estimation of signal parameters -- 3.9 SSA and filters -- 3.10 Multidimensional/Multivariate SSA. Tipo de medio : Computadora Summary : This book gives an overview of singular spectrum analysis (SSA). SSA is a technique of time series analysis and forecasting combining elements of classical time series analysis, multivariate statistics, multivariate geometry, dynamical systems and signal processing. SSA is multi-purpose and naturally combines both model-free and parametric techniques, which makes it a very special and attractive methodology for solving a wide range of problems arising in diverse areas. Rapidly increasing number of novel applications of SSA is a consequence of the new fundamental research on SSA and the recent progress in computing and software engineering which made it possible to use SSA for very complicated tasks that were unthinkable twenty years ago. In this book, the methodology of SSA is concisely but at the same time comprehensively explained by two prominent statisticians with huge experience in SSA. The book offers a valuable resource for a very wide readership, including professional statisticians, specialists in signal and image processing, as well as specialists in numerous applied disciplines interested in using statistical methods for time series analysis, forecasting, signal and image processing. The second edition of the book contains many updates and some new material including a thorough discussion on the place of SSA among other methods and new sections on multivariate and multidimensional extensions of SSA. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]
TÃtulo : 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. Idioma : Inglés (eng) Palabras clave: EstadÃsticas Procesamiento de imágenes Visión por computador Software de ordenador BiometrÃa TeorÃa y métodos estadÃsticos. Imágenes por computadora visión reconocimiento de patrones y gráficos Software matemático EstadÃstica en Negocios Gestión EconomÃa Finanzas Seguros EstadÃstica y Computación BioestadÃstica Clasificación: 519.5 Resumen: Este volumen completo y ricamente ilustrado proporciona material actualizado sobre Análisis de Espectro Singular (SSA). SSA es una metodologÃa 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 metodologÃa 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 estadÃsticos que tienen amplia experiencia con SSA, el libro (a) presenta la metodologÃa SSA actualizada, incluidas extensiones multidimensionales, en un lenguaje accesible a un amplio cÃrculo 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 estadÃsticos profesionales, especialistas en procesamiento de señales e imágenes, asà como especialistas en numerosas disciplinas aplicadas interesados ​​en el uso de métodos estadÃsticos 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. Tipo de medio : Computadora Summary : This comprehensive and richly illustrated volume provides up-to-date material on Singular Spectrum Analysis (SSA). SSA is a well-known methodology for the analysis and forecasting of time series. Since quite recently, SSA is also being used to analyze digital images and other objects that are not necessarily of planar or rectangular form and may contain gaps. SSA is multi-purpose and naturally combines both model-free and parametric techniques, which makes it a very special and attractive methodology for solving a wide range of problems arising in diverse areas, most notably those associated with time series and digital images. An effective, comfortable and accessible implementation of SSA is provided by the R-package Rssa, which is available from CRAN and reviewed in this book. Written by prominent statisticians who have extensive experience with SSA, the book (a) presents the up-to-date SSA methodology, including multidimensional extensions, in language accessible to a large circle of users, (b) combines different versions of SSA into a single tool, (c) shows the diverse tasks that SSA can be used for, (d) formally describes the main SSA methods and algorithms, and (e) provides tutorials on the Rssa package and the use of SSA. The book offers a valuable resource for a very wide readership, including professional statisticians, specialists in signal and image processing, as well as specialists in numerous applied disciplines interested in using statistical methods for time series analysis, forecasting, signal and image processing. The book is written on a level accessible to a broad audience and includes a wealth of examples; hence it can also be used as a textbook for undergraduate and postgraduate courses on time series analysis and signal processing. 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.
Idioma : Inglés (eng)
Palabras clave: EstadÃsticas Procesamiento de imágenes Visión por computador Software de ordenador BiometrÃa TeorÃa y métodos estadÃsticos. Imágenes por computadora visión reconocimiento de patrones y gráficos Software matemático EstadÃstica en Negocios Gestión EconomÃa Finanzas Seguros EstadÃstica y Computación BioestadÃstica Clasificación: 519.5 Resumen: Este volumen completo y ricamente ilustrado proporciona material actualizado sobre Análisis de Espectro Singular (SSA). SSA es una metodologÃa 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 metodologÃa 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 estadÃsticos que tienen amplia experiencia con SSA, el libro (a) presenta la metodologÃa SSA actualizada, incluidas extensiones multidimensionales, en un lenguaje accesible a un amplio cÃrculo 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 estadÃsticos profesionales, especialistas en procesamiento de señales e imágenes, asà como especialistas en numerosas disciplinas aplicadas interesados ​​en el uso de métodos estadÃsticos 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. Tipo de medio : Computadora Summary : This comprehensive and richly illustrated volume provides up-to-date material on Singular Spectrum Analysis (SSA). SSA is a well-known methodology for the analysis and forecasting of time series. Since quite recently, SSA is also being used to analyze digital images and other objects that are not necessarily of planar or rectangular form and may contain gaps. SSA is multi-purpose and naturally combines both model-free and parametric techniques, which makes it a very special and attractive methodology for solving a wide range of problems arising in diverse areas, most notably those associated with time series and digital images. An effective, comfortable and accessible implementation of SSA is provided by the R-package Rssa, which is available from CRAN and reviewed in this book. Written by prominent statisticians who have extensive experience with SSA, the book (a) presents the up-to-date SSA methodology, including multidimensional extensions, in language accessible to a large circle of users, (b) combines different versions of SSA into a single tool, (c) shows the diverse tasks that SSA can be used for, (d) formally describes the main SSA methods and algorithms, and (e) provides tutorials on the Rssa package and the use of SSA. The book offers a valuable resource for a very wide readership, including professional statisticians, specialists in signal and image processing, as well as specialists in numerous applied disciplines interested in using statistical methods for time series analysis, forecasting, signal and image processing. The book is written on a level accessible to a broad audience and includes a wealth of examples; hence it can also be used as a textbook for undergraduate and postgraduate courses on time series analysis and signal processing. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]
