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Statistical Methods for Astronomical Data Analysis

3, Springer Series in Astrostatistics
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Introduction to Astrophysics.- Introduction to Statistics.- Sources of Astronomical Data.- Statistical Inference.- Advanced Regression and its Application with Measurement Error.- Missing Observations and Imputation.- Dimension Reduction and Clustering.- Clustering, Classification and Data Mining.- Time Series Analysis.- Monte Carlo Simulation.- Uses of Softwares.- Appendix.
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This book introduces "Astrostatistics" as a subject in its own right with rewarding examples, including work by the authors with galaxy and Gamma Ray Burst data to engage the reader. This includes a comprehensive blending of Astrophysics and Statistics. The first chapter's coverage of preliminary concepts and terminologies for astronomical phenomenon will appeal to both Statistics and Astrophysics readers as helpful context. Statistics concepts covered in the book provide a methodological framework. A unique feature is the inclusion of different possible sources of astronomical data, as well as software packages for converting the raw data into appropriate forms for data analysis. Readers can then use the appropriate statistical packages for their particular data analysis needs. The ideas of statistical inference discussed in the book help readers determine how to apply statistical tests. The authors cover different applications of statistical techniques already developed or specifically introduced for astronomical problems, including regression techniques, along with their usefulness for data set problems related to size and dimension. Analysis of missing data is an important part of the book because of its significance for work with astronomical data. Both existing and new techniques related to dimension reduction and clustering are illustrated through examples. There is detailed coverage of applications useful for classification, discrimination, data mining and time series analysis. Later chapters explain simulation techniques useful for the development of physical models where it is difficult or impossible to collect data. Finally, coverage of the many R programs for techniques discussed makes this book a fantastic practical reference. Readers may apply what they learn directly to their data sets in addition to the data sets included by the authors.
Autor: Asis Kumar Chattopadhyay, Tanuka Chattopadhyay
Professor Tanuka Chattopadhyay is a Professor of Applied Mathematics at the University of Calcutta, India. Her areas of research are Astrophysics and Statistics. Professor Tanuka Chattopadhyay has published more than 25 research papers in national and international peer reviewed journals. She has also published two books on Computer Programming and Astrophysics. Professor Chattopadhyay had visiting appointments at the Pennsylvania State University,USA and Institut de Planétologie et d'Astrophysique de Grenoble, Joseph Fourier University, France. Since 2002 she has been the visiting Associate of Inter University centre for Astronomy and Astrophysics (IUCAA), Pune, India. She is a member of International Astrostatistics Association. She has received Major Research Projects Awards from University Grants Commission (UGC) and Department of Science and Technology (DST), India.

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Rezensionen

Autor: Asis Kumar Chattopadhyay
ISBN-13 :: 9781493915071
ISBN: 149391507X
Verlag: Springer-Verlag GmbH
Größe: 5444 KBytes
eBook Format: PDF
Kopierschutz: 1 - PDF Watermark
eBook Typ: PDF
Seiten: 349
Sprache: Englisch
Auflage 2014
Sonstiges: Ebook, 18 schwarz-weiße und 46 farbige Abbildungen, Bibliographie

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