Date spațio-temporale

Recenzii ale cititorilor

Cartea este o resursă cuprinzătoare și autoritară privind statisticile spațio-temporale, în special dintr-o perspectivă bayesiană. Este bine structurată și se adâncește în tratamentele matematice ale modelelor. Cu toate acestea, complexitatea sa și problemele de editare, în special în versiunea electronică, fac dificilă pentru unii cititori implicarea deplină în conținut.

⬤ Acoperire foarte cuprinzătoare și clară a statisticii formale matematice spațio-temporale
⬤ atenție la detalii și la structura ierarhică a modelelor
⬤ abordare bayesiană puternică
⬤ bine primită de utilizatorii avansați
⬤ calitate bună a imprimării pe hârtie.

⬤ Conținutul este foarte avansat și poate fi greu de înțeles pentru neexperți
⬤ probleme semnificative cu ediția electronică, inclusiv o dactilografiere slabă și caractere matematice lipsă
⬤ nu acoperă subiecte importante precum diagnosticarea convergenței
⬤ speranțe de îmbunătățire în următoarea ediție.

(pe baza a 15 recenzii ale cititorilor)

Titlul original:

Spatio-Temporal Data

Conținutul cărții:

Câștigător al Premiului DeGroot 2013.

O prezentare de ultimă oră a proceselor spațio-temporale,creând o punte între ideile clasice și conceptele moderne demodelare statistică ierarhică și cele mai recente metode de calcul

Noel Cressie și Christopher K. Wikle sunt, de asemenea, câștigători ai premiului PROSE 2011 la categoria matematică, pentru cartea „Statistics for Spatio-Temporal Data” (2011), publicată de John Wiley and Sons. (Premiile PROSE, pentru excelență profesională și academică, sunt acordate de Association of American Publishers, asociația comercială națională a industriei editoriale americane. )

Statistics for Spatio-Temporal Data a fost acum retipărită cu mici corecții la text și bibliografie. Conținutul general și paginarea noii tipărituri rămân aceleași; diferența constă în corectarea erorilor tipografice, editarea referințelor incomplete și lipsă și unele interpretări spațio-temporale actualizate.

De la înțelegerea proceselor de mediu și a tendințelor climatice la dezvoltarea de noi tehnologii pentru cartografierea datelor privind sănătatea publică și răspândirea speciilor invazive, există o cerere mare de analize statistice ale datelor care iau în considerare informațiile spațiale, temporale și spațio-temporale. Statistics for Spatio-Temporal Data prezintă o abordare sistematică a principalelor tehnici cantitative care încorporează cele mai recente progrese în calculul statistic, precum și modelarea statistică ierarhică, în special bayesiană, cu accent pe modelele spațio-temporale dinamice.

Cressie și Wikle oferă o prezentare unică care încorporează idei din domeniile seriilor de timp și statisticii spațiale, precum și ale proceselor stohastice. Începând cu tratamente separate ale datelor temporale și datelor spațiale, cartea combină aceste concepte pentru a discuta metodele statistice spațio-temporale pentru înțelegerea proceselor complexe.

Subiectele de acoperire includ:

⬤ Metode exploratorii pentru date spațio-temporale, inclusiv vizualizarea, analiza spectrală, analiza funcției ortogonale empirice și LISA.

⬤ Funcții de covarianță spațio-temporale, kriging spațio-temporal și serii temporale de procese spațiale.

⬤ Elaborarea de modele dinamice spațio-temporale ierarhice (DSTM), cu discutarea DSTM liniare și neliniare și a algoritmilor de calcul pentru implementarea acestora.

⬤ Cantificarea și explorarea variabilității spațio-temporale în aplicații științifice, inclusiv studii de caz bazate pe date de mediu din lumea reală.

De-a lungul cărții, aplicații interesante demonstrează relevanța conceptelor prezentate. Graficele vii, full-color, subliniază natura vizuală a subiectului, iar un site FTP aferent conține materiale suplimentare. Statistics for Spatio-Temporal Data este o carte excelentă pentru un curs de nivel universitar privind statistica spațio-temporală. Este, de asemenea, o referință valoroasă pentru cercetătorii și practicienii din domeniile matematicii aplicate, ingineriei și științelor mediului și sănătății.