Circular and Linear Regression: Fitting Circles and Lines by Least Squares (Monographs on Stat...

"Circular and Linear Regression: Fitting Circles and Lines by Least Squares" von Nikolai Chernov ist ein umfassendes Werk, das sich mit den mathematischen Methoden zur Anpassung von Kreisen und Geraden an Datenpunkte mittels der Methode der kleinsten Quadrate beschäftigt. Das Buch gehört zur Reihe "Monographs on Statistics and Applied Probability" und bietet eine detaillierte Analyse sowohl der theoretischen Grundlagen als auch der praktischen Anwendungen dieser Techniken. Chernov beginnt mit einer Einführung in die grundlegenden Konzepte der Regression und erklärt die Unterschiede zwischen linearer und zirkulärer Regression. Der Schwerpunkt liegt auf der geometrischen Interpretation und den numerischen Verfahren zur Lösung von Regressionsproblemen. Das Buch behandelt sowohl klassische Ansätze als auch moderne Entwicklungen in diesem Bereich, einschließlich robuster Methoden für den Umgang mit Ausreißern. Besondere Aufmerksamkeit wird auf Algorithmen gelegt, die effizient Kreise oder Ellipsen an Daten anpassen können, was in vielen wissenschaftlichen und ingenieurtechnischen Anwendungen relevant ist. Darüber hinaus enthält das Buch zahlreiche Beispiele, Übungsaufgaben und Anwendungsfälle aus verschiedenen Disziplinen wie Physik, Biologie und Bildverarbeitung. Insgesamt bietet Chernovs Werk eine wertvolle Ressource für Statistiker, Mathematiker und Ingenieure, die sich mit der präzisen Anpassung von Modellen an empirische Daten beschäftigen möchten.