The spectral analysis of time series / Lambert H. Koopmans
Tipo de material: TextoIdioma: Inglés Series Probability and mathematical statistics ; vol. 22Detalles de publicación: Nueva York : Academic Press, 1974 Descripción: 366 páginas; fórmulas, 22 centímetros.Tipo de contenido: texto Tipo de medio: sin medio Tipo de portador: volumenISBN: 0124192505Tema(s): MATEMÁTICAS | ESTADÍSTICA
Contenidos:
Contiene :
Capítulo 1
-Preliminares
Capítulo 2
-Modelos para análisis espectral. El caso univariado
Capítulo 3
-Muestreo, aliasing y modelos de tiempo discreto.
Capítulo 4
-Filtros lineales. Propiedades generales con aplicaciones a procesos de tiempo continuo.
Capítulo 5
-Modelos espectrales multivariados y sus aplicaciones.
Capítulo 6
-Filtros digitales
Capítulo 7
-Modelos de parámetros finitos, predicción lineal y filtrado en tiempo real.
Capítulo 8
-La teoría de la distribución de estimaciones espectrales con aplicaciones a la inferencia estadística.
Capítulo 9
-Propiedades de muestreo de estimaciones espectrales, diseño experimental y cálculos espectrales.
Tipo de ítem | Biblioteca actual | Signatura | Estado | Fecha de vencimiento | Código de barras |
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Libros | Biblioteca Nacional de Meteorología " Ing. Alfredo Galmarini" | 519.2/KOO (Navegar estantería(Abre debajo)) | Disponible | 12161S |
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519.2/JEF Theory of probability / | 519.2/JEN Spectral analysis and its applications / | 519.2/KOL Grundbgriffe der Wahrscheinlichkeits-Rechnung / | 519.2/KOO The spectral analysis of time series / | 519.2/LAP Ensayo filosófico sobre las probabilidades / | 519.2/LEB Tratamiento estadístico de datos : Métodos y programas / | 519.2/LIP Teoría y problemas de probabilidad/ |
Contiene :
Capítulo 1
-Preliminares
Capítulo 2
-Modelos para análisis espectral. El caso univariado
Capítulo 3
-Muestreo, aliasing y modelos de tiempo discreto.
Capítulo 4
-Filtros lineales. Propiedades generales con aplicaciones a procesos de tiempo continuo.
Capítulo 5
-Modelos espectrales multivariados y sus aplicaciones.
Capítulo 6
-Filtros digitales
Capítulo 7
-Modelos de parámetros finitos, predicción lineal y filtrado en tiempo real.
Capítulo 8
-La teoría de la distribución de estimaciones espectrales con aplicaciones a la inferencia estadística.
Capítulo 9
-Propiedades de muestreo de estimaciones espectrales, diseño experimental y cálculos espectrales.
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