机读格式显示(MARC)

• 000 01712cam0 2200349 450

• 001 0000598329

• 005 20220309102100.0

• 010 __ |a 978-7-5606-5762-2 |d CNY45.00

• 099 __ |a CAL 012021001670

• 100 __ |a 20210104d2020 em y0chiy50 ea

• 101 1_ |a chi |c eng

• 102 __ |a CN |b 610000

• 105 __ |a ak a 000yy

• 106 __ |a r

• 200 1_ |a 基于R语言的小波方法在大数据统计中的应用 |A ji yu R yu yan de xiao bo fang fa zai da shu ju tong ji zhong de ying yong |f (英) G. P. Nason著 |g 杨炯译

• 210 __ |a 西安 |c 西安电子科技大学出版社 |d 2020

• 215 __ |a 218页 |c 图 |d 23cm

• 305 __ |a 据2008年英文版译出

• 306 __ |a 本书简体中文字版专有翻译出版权由Springer Nature公司授予西安电子科技大学出版社

• 312 __ |a 英文题名取自封面

• 314 __ |a 责任者Nason规范汉译姓: 内森

• 320 __ |a 有书目 (第197-218页)

• 330 __ |a 本书较全面地介绍了小波方法在统计学中的应用以及R语言的实现过程。首先介绍了小波理论，详细讨论了小波的重要特性，为小波方法在统计学中的应用奠定理论基础。然后以统计学的知识内容为背景，具体说明了小波在统计学中的应用方法：一是介绍了具有高斯噪声的等间隔数据在非参数回归问题中使用小波估计的多种方法；二是讨论了互相关联的非高斯数据问题，讨论了如何用小波进行置信区间估计、密度估计、生存和危险率估计等，以及相应逆问题的解决方案和函数稀疏性问题；三是分析了小波方法用于平稳和非平稳时间序列的问题；四是讨论了如何用小波的有效方差稳定性来估计非高斯数据的均值问题。

• 500 10 |a Wavelet methods in statistics with R |m Chinese

• 606 0_ |a 小波理论 |A xiao bo li lun |x 应用 |x 统计分析 |x 统计程序

• 690 __ |a C819 |v 5

• 690 __ |a O177 |v 5

• 701 _1 |a 内森 |A nei sen |g (Nason, G. P.) |4 著

• 702 _0 |a 杨炯 |A yang jiong |4 译

• 801 _0 |a CN |b CAU |c 20220309

• 905 __ |a CAU |d C819/180

• 920 __ |a 211180 |z 1