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Wavelet Methods In Statistics With R

por Nason, G. P.

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Formato: Encuadernación Rústica (Paperback)
Editorial: Springer Verlag
Tema: MATHEMATICS / Probability & Statistics / General
Idioma: Inglés
Páginas: 257
Peso: 454 gramos
Estado: Nuevo
ISBN: 0387759603
ISBN 13: 9780387759609
Precio: US$ 104,91
Libro Disponible
Despacho en 7 a 9 días hábiles
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Resumen del libro
Publisher Summary 1
This book contains information on how to tackle many important problems using a multiscale statistical approach. It focuses on how to use multiscale methods and discusses methodological and applied considerations.
 


Tabla de Contenidos del libro
1 Introduction 1
1.1 What Are Wavelets?
1
1.2 Why Use Wavelets?
2
1.3 Why Wavelets in Statistics?
11
1.4 Software and This Book
13
2 Wavelets 15
2.1 Multiscale Transforms
15
2.2 Haar Wavelets (on Functions)
28
2.3 Mult iresolut ion Analysis
37
2.4 Vanishing Moments
40
2.5 WaveThresh Wavelets (and What Some Look Like)
41
2.6 Other Wavelets
45
2.7 The General (Fast) Discrete Wavelet Transform
50
2.8 Boundary Conditions
55
2.9 Non-decimated Wavelets
57
2.10 Multiple Wavelets
66
2.11 Wavelet Packet Transforms
68
2.12 Non-decimated Wavelet Packet Transforms
75
2.13 Multivariate Wavelet Transforms
76
2.14 Other Topics
78
3 Wavelet Shrinkage 83
3.1 Introduction
83
3.2 Wavelet Shrinkage
84
3.3 The Oracle
85
3.4 Test Functions
88
3.5 Universal Thresholding
88
3.6 Primary Resolution
96
3.7 SURE Thresholding
96
3.8 Cross-validation
98
3.9 False Discovery Rate
100
3.10 Bayesian Wavelet Shrinkage
101
3.11 Linear Wavelet Smoothing
109
3.12 Non-Decimated Wavelet Shrinkage
110
3.13 Multiple Wavelet Shrinkage (Multiwavelets)
118
3.14 Complex-valued Wavelet Shrinkage
120
3.15 Block Thresholding
128
3.16 Miscellanea and Discussion
130
4 Related Wavelet Smoothing Techniques 133
4.1 Introduction
133
4.2 Correlated Data
133
4.3 Non-Gaussian Noise
138
4.4 Multidimensional Data
140
4.5 Irregularly Spaced Data
143
4.6 Confidence Bands
150
4.7 Density Estimation
155
4.8 Survival Function Estimation
158
4.9 Inverse Problems
163
5 Multiscale Time Series Analysis 167
5.1 Introduction
167
5.2 Stationary Time Series
169
5.3 Locally Stationary Time Series
174
5.4 Forecasting with Locally Stationary Wavelet Models
192
5.5 'Time Series with Wavelet Packets
197
5.6 Related Topics and Discussion
198
6 Multiscale Variance Stabilization 201
6.1 Why the Square Root for Poisson'?
202
6.2 The Fisz Transform
203
6.3 Poisson Intensity Function Estimation
206
6.4 The Haar?Fisz Transform for Poisson Data
207
6.5 Data-driven Haar- Fisz
217
6.6 Discussion
227
A R Software for Wavelets and Statistics 229
B Notation and Some Mathematical Concepts 231
B.1 Notation and Concepts
231
C Survival Function Code 235
References 237
Index 253


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