国外数学名著系列（影印版）12：函数型数据分析（第二版） [Functional Data Analysis] pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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J.O.Ramsay，B.W.Silverman 著

图书标签:

• 函数型数据分析
• 统计学
• 数学
• 数据分析
• 计量经济学
• 时间序列分析
• 应用数学
• 影印版
• 国外数学名著
• 第二版

出版社： 科学出版社

ISBN：9787030166937

版次：1

商品编码：11900137

包装：精装

丛书名： 国外数学名著系列（影印版）12

外文名称：Functional Data Analysis

开本：16开

出版时间：2006-01-01

用纸：胶版纸

页数：426

字数：522000

正文语种：英文

内容简介

　　当今科学家收集曲线样本及其他函数观测值，这本专著论述这类数据分析的思想和技巧，主要内容包括经典的线性回归方法、主成分分析、线性建模、典型相关分析及特殊的泛函技巧，如曲线注册和主微分分析。
　　《国外数学名著系列（影印版）12：函数型数据分析（第二版）》始终利用来源于实际应用的数据，介绍方法的动机并举例论证，特别通过讨论数据生成过程的光滑性，说明如何通过泛函方法来发现数据的新特点；这些数据主要来源于增长分析、气象学、生物力学、马类科学、经济学及医学等领域的应用。本书论述新颖的统计技术，同时使其中的数学论证能被大多数人所理解。
　　《国外数学名著系列（影印版）12：函数型数据分析（第二版）》许多内容都基于作者自己的工作，某些内容是首次出版。《国外数学名著系列（影印版）12：函数型数据分析（第二版）》适合学生、应用数据分析学者及科研人员阅读，对统计学及其他广阔领域的研究也颇有价值。
　　《国外数学名著系列（影印版）12：函数型数据分析（第二版）》第二作者BernardSilverman是Bristol大学的统计学教授，著名的《统计学中的密度估计及数据分析》一书的作者，《非参数回归分析与广义线性模型》的合著者。他因在光滑方法和应用统计学、计算统计学及理论统计学等诸多方面的工作而获得统计学会会长联合委员会颁发的会长奖及两枚皇家统计学会Guy奖章。

内页插图

目录

Preface to the Second Edition
1 Introduction
1．1 What are functional data?
1．2 Functional models for nonfunctional data
1．3 Some functional data analyses
1．4 The goals of functional data analysis
1．5 The first steps in a functional data analysis
1．5．1 Data representation： smoothing and interpolation
1．5．2 Data registration or feature alignment
1．5．3 Data display
1．5．4 Plotting pairs of derivatives
1．6 Exploring variability in functional data
1．6．1 Functional descriptive statistics
1．6．2 Functional principal components analysis
1．6．3 Functional canonical correlation
1．7 Functionallinear models
1．8 Using derivatives in functional data analysis
1．9 Concluding remarks

2 Tools for exploring functional data
2．1 Introduction
2．2 Some notation
2．2．1 Scalars， vectors， functions and matrices
2．2．2 Derivatives and integrals
2．2．3 Inner products
2．2．4 Functions of functions
2．3 Summary statistics for functional data
2．3．1 Functional means and variances
2．3．2 Covariance and correlation functions
2．3．3 Cross-covariance and cross-correlation functions
2．4 The anatomy ofa function
2．4．1 Functional features
2．4．2 Data resolution and functional dimensionality
2．4．3 The size of a function
2．5 Phase-plane plots of periodic effects
2．5．1 The log nondurable goods index
2．5．2 Phase-plane plots show energy transfer
2．5．3 The nondurable goods cycles
2．6 Further reading and notes

3 From functional data to smooth functions
3．1 Introduction
3．2 Some properties of functional data
3．2．1 What makes discrete data functional?
3．2．2 Samples of functional data
3．2．3 The interplay between smooth and noisy variation
3．2．4 The standard model for error and its limitations
3．2．5 The resolving power of data
3．2．6 Data resolution and derivative estimation
3．3 Representing functions by basis functions
3．4 The Fourier basis system for periodic data
3．5 The spline basis system for open-ended data
3．5．1 Spline functions and degrees of freedom
3．5．2 The B-spline basis for spline functions
3．6 Other useful basis systems
3．6．1 Wavelets
3．6．2 Exponential and power bases
3．6．3 Polynomial bases
3．6．4 The polygonal basis
3．6．5 The step-function basis
3．6．6 The constant basis
3．6．7 Empirical and designer bases
3．7 Choosing a scale fort
3．8 Further reading and notes

4 Smoothing functional data by least squares
4．1 Introduction
4．2 Fitting data using a basis system by least squares
……
5 Smoothing functional data with a roughness penalty
6 Constrained functions
7 The registration and display of functional data
8 Principal components analysis for functional data
9 Regularized principal components analysis
10 Principal components analysis of mixed data
11 Canonical correlation and discriminant analysis
12 Functional linear models
13 Modelling functional responses with multivariate covariates
14 Functional responses， functional covariates and the concurrent model
15 Functional linear models for scalar responses
16 Functional linear models for functional responses
17 Devivatives and functional linear models
18 Differential equations and operators
19 Principal differential analysis
20 Green's functions and reproducng kernels
21 More general roughness penalties
22 Some perspectives on FDA
Appendix： some algebraic and functional techniques
References
Index

前言/序言

　　要使我国的数学事业更好地发展起来，需要数学家淡泊名利并付出更艰苦地努力。另一方面，我们也要从客观上为数学家创造更有利的发展数学事业的外部环境，这主要是加强对数学事业的支持与投资力度，使数学家有较好的工作与生活条件，其中也包括改善与加强数学的出版工作。
　　从出版方面来讲，除了较好较快地出版我们自己的成果外，引进国外的先进出版物无疑也是十分重要与必不可少的。科学出版社影印一批他们出版的好的新书，使我国广大数学家能以较低的价格购买，特别是在边远地区工作的数学家能普遍见到这些书，无疑是对推动我国数学的科研与教学十分有益的事。
　　这次科学出版社购买了版权，一次影印了23本施普林格出版社出版的数学书，就是一件好事，也是值得继续做下去的事情。大体上分一下，这23本书中，包括基础数学书5本，应用数学书6本与计算数学书12本，其中有些书也具有交叉性质。这些书都是很新的，2000年以后出版的占绝大部分，共计16本，其余的也是1990年以后出版的。这些书可以使读者较快地了解数学某方面的前沿，例如基础数学中的数论、代数与拓扑三本，都是由该领域大数学家编著的“数学百科全书”的分册。对从事这方面研究的数学家了解该领域的前沿与全貌很有帮助。按照学科的特点，基础数学类的书以“经典”为主，应用和计算数学类的书以“前沿”为主。这些书的作者多数是国际知名的大数学家，例如《拓扑学》一书的作者诺维科夫是俄罗斯科学院的院士，曾获“菲尔兹奖”和“沃尔夫数学奖”。这些大数学家的著作无疑将会对我国的科研人员起到非常好的指导作用。
　　当然，23本书只能涵盖数学的一部分，所以，这项工作还应该继续做下去。更进一步，有些读者面较广的好书还应该翻译成中文出版，使之有更大的读者群。总之，我对科学出版社影印施普林格出版社的部分数学著作这一举措表示热烈的支持，并盼望这一工作取得更大的成绩。

国外数学名著系列（影印版） 本系列旨在引进和传播国外数学领域具有深远影响和广泛应用价值的经典著作。我们精选了一批在各自研究领域内被公认为里程碑式的教材和专著，通过影印原版的形式，力求最大程度地保留原著的学术严谨性、思想深度以及排版风格，为国内数学工作者、研究人员和高年级学生提供接触世界前沿数学思想和经典理论的宝贵资源。 本系列收录的图书涵盖了数学的多个核心分支，从理论基础到应用前沿，旨在构建一个结构完整、体系丰富的数学文献库。每本书都经过严格的筛选，确保其内容具有持久的学术价值和教育意义。 系列主要收录方向及特点： 一、 理论基础的深度拓展： 本系列收录了对现代数学分析、拓扑学、代数几何、微分几何等基础学科进行深入阐述的经典教材。这些著作往往定义清晰、论证严密，能够帮助读者建立起坚实的数学基础，理解抽象概念背后的深刻内涵。例如，涉及测度论、泛函分析、或代数结构理论的著作，它们不仅是研究生的标准参考书，也是专业研究人员回顾和深化理解的必备工具。这些书籍通常以其经典的习题设计和对概念发展脉络的清晰梳理而著称。 二、 现代数学分支的前沿探索： 系列中不乏对组合数学、图论、数论的现代发展，以及概率论与随机过程等领域的权威性论述。这些书籍通常反映了特定领域内最新的研究进展或最成熟的理论框架。它们侧重于展示如何运用严谨的数学工具解决复杂问题，引导读者思考如何将理论应用于实际的科学或工程挑战中。例如，涉及到高维概率空间、马尔可夫链理论或整数分解算法的专著，它们代表了各自领域内被广泛引用的标准范式。 三、 交叉学科与应用数学的桥梁： 为适应现代科学发展的趋势，本系列也收录了大量连接纯数学与应用科学的著作。这包括但不限于计算数学、优化理论、控制论、离散数学在计算机科学中的应用等。这些书籍强调理论的实用性和可操作性，展示了数学模型如何精确地描述和预测自然界及工程系统中的现象。例如，涉及偏微分方程数值解法、变分法或复杂系统建模的著作，它们是连接数学系与工程、物理、经济学等学科的重要纽带。 四、 对经典数学家的致敬与传承： 许多被选入本系列的著作，其作者本身就是该领域的奠基人或核心贡献者。通过影印这些原著，我们希望保留住原作者的独特思维方式和表达习惯，让读者能够直接领略数学大师们的思考轨迹。这对于培养具有批判性思维和创新能力的数学人才至关重要。这些原著往往包含了初次发表时的视角和细节，对于历史研究者和理论深入探索者具有不可替代的价值。 影印版的价值： 采用影印版的形式，其核心价值在于忠实性和原汁原味。 1. 学术的准确性： 影印版直接复制了原书的排版和符号系统，最大限度地保证了数学符号和公式的准确性，避免了翻译或重新排版过程中可能引入的歧义或错误。在数学研究中，符号的精确性至关重要。 2. 思想的完整性： 数学著作的结构布局、图表的呈现方式往往与作者的论证逻辑紧密相关。影印版保留了这些视觉和结构上的信息，有助于读者更好地把握作者的整体思路和论证的层次感。 3. 语言的纯粹性： 对于希望精进英语数学阅读能力的读者而言，直接阅读原著是最佳途径。影印版提供了最地道的数学英语表达，是提升专业阅读水平的绝佳材料。 目标读者： 本系列主要面向： 数学专业本科生及研究生： 作为核心课程的补充教材或深入研究的参考书。 科研人员及高校教师： 查阅经典理论、回顾基础知识或进行跨领域研究的工具书。 相关理工科领域的研究者： 需要扎实的数学基础来解决专业问题的工程师、物理学家、计算机科学家等。 通过引进这些享誉世界的数学经典，本系列致力于为国内数学界提供高质量的学习和研究资源，促进学术交流与进步。我们相信，这些思想深邃、论证精妙的著作，将持续激励新一代的数学探索者。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我最深刻的印象是它所带来的“启发性”和“可能性”。尽管我尚未深入研读书中的每一个公式和证明，但单从书名和目录的初步浏览，我就能感受到它所能开启的广阔前景。我一直觉得，传统的统计学方法在处理某些复杂、动态的数据时，似乎有些力不从心。而“函数型数据分析”，这个概念本身就暗示了一种全新的视角和工具。它让我联想到，在我的工作领域，很多现象并不是静态的，而是随时间、空间或其他变量连续变化的，比如生物体的生长曲线、金融市场的波动轨迹、环境污染物的扩散模式等等。如何有效地描述、分析和预测这些“动态的”数据，一直是我面临的挑战。这本书的出现，似乎为我提供了一个理论上的指引，让我相信存在着更强大的工具和方法来应对这些问题。它不仅是一本教材，更像是一个“思路的孵化器”，它启发我去思考数据更深层的本质，去探索分析的更多可能性，去尝试解决那些过去看似棘手的问题。

评分☆☆☆☆☆

在翻阅这本《函数型数据分析（第二版）》时，我最直观的感受是它所传达的“体系性”和“前沿性”。尽管我还没有深入学习其内容，但我从书籍的结构和章节安排上，已经能感受到作者在构建一个完整而严谨的理论体系。它似乎不是零散地介绍一些孤立的技术，而是围绕“函数”这个核心概念，系统地阐述了从基础理论到具体应用的整个流程。这对于我这样希望构建系统知识体系的学习者来说，无疑是极大的福音。此外，这本书的书名本身就带有“第二版”的字样，这通常意味着它在前一版的基础上进行了更新和完善，可能融入了近年来该领域最新的研究成果和发展趋势。作为一名渴望跟上学术前沿的研究者，这种“与时俱进”的特质是吸引我投入时间和精力去钻研的关键因素。我期待这本书能够为我提供一个扎实的理论基础，同时又能引导我去了解和掌握当前函数型数据分析领域的最新动态，从而为我的研究提供新的思路和方法。

评分☆☆☆☆☆

拿到这套《国外数学名著系列（影印版）》的书，简直是打开了一个新的世界。特别是这本《函数型数据分析（第二版）》，虽然我还没有深入研究其数学细节，但光是拿到手，感受到它厚重且精美的印刷质量，就觉得值回票价了。影印版的质感，那种纸张特有的油墨香，配合着严谨的排版，让我仿佛置身于一个知识的殿堂。我常常在工作之余，随手翻阅其中的某一页，即使只是看着那些符号和公式，也能感受到背后蕴含的智慧和力量。它激发了我对未知领域的好奇心，让我开始思考，在日常工作中遇到的那些看似杂乱无章的数据背后，是否隐藏着更深层的规律和结构，而这些规律和结构，或许就能通过这本书中的方法得以揭示。这本书就像一本沉睡的巨人，等待着我去唤醒它，去理解它所传达的深刻思想，去探索它所指引的方向。我期待着有一天，我能够真正理解书中的内容，并将其中的知识应用到我的实际研究中，解决那些困扰我许久的难题。这种对知识的渴望，对未知的探索，正是这本教材给予我的最大动力。

评分☆☆☆☆☆

当我第一次看到这本书的封面和书名时，我立刻被一种“沉浸感”所吸引。它给我一种感觉，这本书不是简单地罗列知识点，而是引导读者进入一个全新的、更深邃的数学世界。我一直对那些能够将抽象概念转化为可视化理解的领域充满兴趣，而“函数型数据分析”恰恰给我带来了这种期待。想象一下，将原本零散的数据点，通过函数的视角，构建出数据的“轨迹”、“形态”甚至“演变过程”，这本身就是一种极其富有洞察力的工作。虽然我承认，我对书中的许多数学证明和推导过程还感到陌生，但我能感受到作者试图通过这种方式，为我们揭示数据背后隐藏的、更本质的规律。它让我思考，我们日常接触到的各种“曲线”和“变化”，是否都能用函数的语言来描述和分析？这种将现实世界中的动态现象抽象化、数学化的过程，让我对数据分析有了更宏观的认识，也激起了我探索未知的好奇心。

评分☆☆☆☆☆

这本书的出现，对我来说，更像是一种精神上的“意外惊喜”。我并非数学专业出身，平日里更多的是接触一些应用型的统计方法。然而，我一直在寻找一种能够更全面、更深刻地理解数据变动性背后的理论框架。这本书的名字《函数型数据分析》，听起来就充满了前所未有的挑战和魅力。我喜欢它给我带来的那种“挑战极限”的感觉。虽然我承认，初次翻阅时，那些复杂的数学符号和理论推导对我而言无疑是巨大的障碍，但我却从中感受到了数学的严谨和逻辑之美。它迫使我去跳出思维定势，去重新审视我们习以为常的数据处理方式。它让我意识到，很多时候，我们对数据的理解仅仅停留在点状的观察，而这本书似乎提供了一种将这些“点”连接成“线”、“面”，甚至更复杂“形体”的视角，从而捕捉到数据在时间和空间上的动态变化。这种宏观的、全局的分析思路，是传统统计学中较少涉及的，也是我一直渴望学习和掌握的。这本书为我打开了一扇通往更高级、更抽象的数据分析领域的大门，虽然前路漫漫，但我已然充满期待。