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Irregular Spaced Data, Spatio-temporal Modeling and Clustering of Time Series

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개인저자Deb, Soudeep.
단체저자명The University of Chicago. Statistics.
서명/저자사항Irregular Spaced Data, Spatio-temporal Modeling and Clustering of Time Series.
발행사항[S.l.] : The University of Chicago., 2018
발행사항Ann Arbor : ProQuest Dissertations & Theses, 2018
형태사항110 p.
소장본 주기School code: 0330.
ISBN9780438370968
일반주기 Source: Dissertation Abstracts International, Volume: 80-01(E), Section: B.
Adviser: Wei Biao Wu.
요약In this thesis, three different problems in time series and random field have been discussed. First, for a general class of stationary random fields, we study the asymptotic properties of different parametric and nonparametric spectral density e
요약The second problem revolves around developing a spatio-temporal model with space-time interaction for air pollution data (PM2.5), which enables one to provide forecasts and insights about the air quality. The proposed model uses a parametric spa
요약The third problem in the thesis deals with a time series clustering problem. Using L2 distance between nonparametric spectral density estimates, a hierarchical clustering algorithm has been developed. Simulation studies show that the power of th
일반주제명Statistics.
언어영어
기본자료 저록Dissertation Abstracts International80-01B(E).
Dissertation Abstract International
대출바로가기http://www.riss.kr/pdu/ddodLink.do?id=T14999759

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