Environmental Data Analysis (eBook)
334 Seiten
Walter de Gruyter GmbH & Co.KG (Verlag)
978-3-11-042498-0 (ISBN)
The book introduces frequently-used mathematical methods, such as time series analysis, statistical methods, approximations, and optimization in analyzing environmental data and demonstrates their application in various case studies. Designed as a practical guide, it suits mathematicians who try to find the way into environmental science, and environmental scientists who struggle to conduct data analysis.
Zhihua Zhang, Beijing Normal University, Beijing, China.
lt;P>Zhihua Zhang, Beijing Normal University, Beijing, China.
Table of content:
Preface
Chapter 1. Time Series Analysis
1.1. State Estimation
1.2. Power Spectrum
1.3. Optimal Filtering
1.4. State Space Models
1.5. Information Theory
1.6. Complex Networks
Chapter 2. Dynamical Systems
2.1. State-Space Reconstruction
2.2. Determinism and Predictability
2.3. Embedding Methods
2.4. Lyapunov Exponents
2.5. Modelling and Forecasting
2.6. Chaos and nonlinear noise reduction
Chapter 3. Approximation
3.1. Trigonometric Approximation
3.2. Polynomial Approximation
3.3. Spline Approximation
3.4. Rational Approximation
3.5. Wavelet Approximation
3.6. Multivariate Approximation
3.7. Dimensionality reduction
3.8. Adaptive Basis Selection and Greedy Algorithm
Chapter 4. Interpolation
4.1. Curve Fitting
4.2. Lagrange Interpolation
4.3. Hermite Interpolation
4.4. Spline Interpolation
4.5. Case Studies
Chapter 5. Satistical Methods
5.1. Linear Regression
5.2. Logistic Regression
5.3. Multiple Regression
5.4. Analysis of Covariance
5.5. Cluster Analysis
5.6. Discriminant Analysis.
5.7. Principal Component Analysis
5.8. Factor Analysis
5.9. SPSS software
Chapter 6. Numerical Methods
6.1. Numerical Integration
6.2. Numerical Differentiation
6.3. Direct and Iterative Methods
6.4. Finite Difference Methods.
6.5. Finite Element Methods.
6.6. Finite Volume Methods
6.7. Wavelet Methods
Chapter 7. Optimization
7.1. Steepest Descent and Newton methods
7.2. Linear optimization
7.3. Lagrange multipliers
7.4. Karush-Kuhn-Tucker conditions
7.5. Primal-dual interior-point method
7.6. The simplex method
7.7. Stochastic optimization
Chapter 8. Risk Assessments
Chapter 9. Life Cycle Assessments
| Erscheint lt. Verlag | 21.11.2017 |
|---|---|
| Verlagsort | Berlin/Boston |
| Sprache | englisch |
| Themenwelt | Mathematik / Informatik ► Mathematik ► Algebra |
| Mathematik / Informatik ► Mathematik ► Angewandte Mathematik | |
| Technik | |
| Schlagworte | Data Analysis • Datenanalyse • Environmental Science • Mathematics • Mathematik • Umweltwissenschaft |
| ISBN-10 | 3-11-042498-3 / 3110424983 |
| ISBN-13 | 978-3-11-042498-0 / 9783110424980 |
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