Dati spazio-temporali

Recensioni dei lettori

Il libro è una risorsa completa e autorevole sulla statistica spaziotemporale, in particolare da una prospettiva bayesiana. È ben strutturato e approfondisce la trattazione matematica dei modelli. Tuttavia, la sua complessità e i problemi di editing, in particolare nella versione elettronica, rendono difficile per alcuni lettori affrontare pienamente il contenuto.

⬤ Copertura molto completa e chiara delle statistiche matematiche spaziotemporali
⬤ attenzione ai dettagli e alla struttura gerarchica dei modelli
⬤ forte approccio bayesiano
⬤ ben accolto dagli utenti avanzati
⬤ buona qualità di stampa della copia cartacea.

⬤ Il contenuto è molto avanzato e può essere difficile da capire per i non esperti
⬤ problemi significativi con l'edizione elettronica, tra cui una cattiva impaginazione e caratteri matematici mancanti
⬤ manca la copertura di argomenti importanti come la diagnostica della convergenza
⬤ si spera in miglioramenti nella prossima edizione.

(basato su 15 recensioni dei lettori)

Titolo originale:

Spatio-Temporal Data

Contenuto del libro:

Vincitore del Premio DeGroot 2013.

Una presentazione all'avanguardia dei processi spazio-temporali,un ponte tra le idee classiche e i moderni concetti di modellazione statistica gerarchicae i più recenti metodi computazionali.

Noel Cressie e Christopher K. Wikle sono anche vincitori del premio PROSE 2011 nella categoria Matematica, per il libro "Statistics for Spatio-Temporal Data" (2011), pubblicato da John Wiley and Sons. (I premi PROSE, per l'eccellenza professionale e scientifica, sono assegnati dall'Association of American Publishers, l'associazione nazionale di categoria dell'industria editoriale statunitense). )

Statistics for Spatio-Temporal Data è stato ristampato con piccole correzioni al testo e alla bibliografia. Il contenuto complessivo e l'impaginazione della nuova stampa rimangono invariati; la differenza consiste nella correzione di errori tipografici, nella modifica di riferimenti incompleti e mancanti e in alcune interpretazioni spazio-temporali aggiornate.

Dalla comprensione dei processi ambientali e delle tendenze climatiche allo sviluppo di nuove tecnologie per la mappatura dei dati sulla salute pubblica e la diffusione di specie invasive, c'è una forte richiesta di analisi statistiche dei dati che tengano conto delle informazioni spaziali, temporali e spazio-temporali. Statistics for Spatio-Temporal Data presenta un approccio sistematico alle principali tecniche quantitative che incorporano i più recenti progressi dell'informatica statistica e della modellazione statistica gerarchica, in particolare bayesiana, con particolare attenzione ai modelli dinamici spazio-temporali.

Cressie e Wikle forniscono una presentazione unica che incorpora idee provenienti dalle aree delle serie temporali e della statistica spaziale, nonché dei processi stocastici. Iniziando con una trattazione separata dei dati temporali e dei dati spaziali, il libro combina questi concetti per discutere i metodi statistici spazio-temporali per la comprensione di processi complessi.

Gli argomenti trattati comprendono:

⬤ Metodi esplorativi per i dati spazio-temporali, tra cui la visualizzazione, l'analisi spettrale, l'analisi empirica delle funzioni ortogonali e i LISA.

⬤ Funzioni di covarianza spazio-temporale, kriging spazio-temporale e serie temporali di processi spaziali.

⬤ Sviluppo di modelli spazio-temporali dinamici gerarchici (DSTM), con discussione di DSTM lineari e non lineari e algoritmi computazionali per la loro implementazione.

⬤ Quantificare ed esplorare la variabilità spazio-temporale nelle applicazioni scientifiche, compresi casi di studio basati su dati ambientali reali.

In tutto il libro, interessanti applicazioni dimostrano la rilevanza dei concetti presentati. Grafici vivaci e a colori sottolineano la natura visiva dell'argomento e un sito FTP collegato contiene materiale supplementare. Statistics for Spatio-Temporal Data è un libro eccellente per un corso di laurea in statistica spazio-temporale. È anche un riferimento prezioso per ricercatori e professionisti nei campi della matematica applicata, dell'ingegneria e delle scienze ambientali e sanitarie.