توضیحاتی در مورد کتاب Lecture Notes In Statistics Bayesian Spectrum Analysis And Parameter Estimation
نام کتاب : Lecture Notes In Statistics Bayesian Spectrum Analysis And Parameter Estimation
ویرایش : 1
عنوان ترجمه شده به فارسی : یادداشت های سخنرانی در آمار تجزیه و تحلیل طیف بیزی و تخمین پارامتر
سری : Lecture Notes in Statistics
نویسندگان : G. Larry Bretthorst
ناشر : Springer
سال نشر : 1988
تعداد صفحات : 220
ISBN (شابک) : 9780387968711 , 0387968717
زبان کتاب : English
فرمت کتاب : pdf
حجم کتاب : 1 مگابایت
بعد از تکمیل فرایند پرداخت لینک دانلود کتاب ارائه خواهد شد. درصورت ثبت نام و ورود به حساب کاربری خود قادر خواهید بود لیست کتاب های خریداری شده را مشاهده فرمایید.
توضیحاتی در مورد کتاب :
این کتاب در درجه اول یک سند تحقیقاتی در مورد استفاده از تئوری احتمال در مشکل تخمین پارامتر است. افرادی که به این ماده علاقه مند خواهند بود ، فیزیکدانان ، شیمیدان ، اقتصاددانان و مهندسان هستند که باید روزانه با داده ها سر و کار داشته باشند. در نتیجه ، ما مطالب مقدماتی و آموزشی زیادی را در بر گرفته ایم. هر شخصی با معادل سابقه ریاضیات مورد نیاز برای مطالعه سطح تحصیلات تکمیلی فیزیک باید بتواند مطالب موجود در این کتاب را دنبال کند ، هرچند بدون تلاش نیست. در این کار ، ما تئوری احتمال را برای مسئله تخمین پارامترها در مدلهای نسبتاً کلی اعمال می کنیم. به طور خاص هنگامی که این مدل از یک سینوسی ثابت واحد تشکیل شده است ، ما نشان می دهیم که کاربرد مستقیم تئوری احتمال تخمین فرکانس را به ترتیب بزرگی بهتر از تبدیل فوریه گسسته در سیگنال به نویز یک می کند. پس از آن ، ما مسئله را تعمیم می دهیم و نشان می دهیم که تئوری احتمال می تواند دو فرکانس نزدیک را مدت طولانی پس از قله ها در یک تبدیل گسسته فوریه از هم جدا کند.
فهرست مطالب :
Front Matter....Pages I-XII
Introduction....Pages 1-11
Single Stationary Sinusoid Plus Noise....Pages 13-30
The General Model Equation Plus Noise....Pages 31-41
Estimating the Parameters....Pages 43-53
Model Selection....Pages 55-67
Spectral Estimation....Pages 69-115
Applications....Pages 117-177
Summary and Conclusions....Pages 179-181
Back Matter....Pages 183-209
توضیحاتی در مورد کتاب به زبان اصلی :
This book is primarily a research document on the application of probability theory to the parameter estimation problem. The people who will be interested in this material are physicists, chemists, economists, and engineers who have to deal with data on a daily basis; consequently, we have included a great deal of introductory and tutorial material. Any person with the equivalent of the mathematics background required for the graduate-level study of physics should be able to follow the material contained in this book, though not without effort. In this work we apply probability theory to the problem of estimating parameters in rather general models. In particular when the model consists of a single stationary sinusoid we show that the direct application of probability theory will yield frequency estimates an order of magnitude better than a discrete Fourier transform in signal-to-noise of one. Latter, we generalize the problem and show that probability theory can separate two close frequencies long after the peaks in a discrete Fourier transform have merged.