Nonparametric Functional Data Analysis: Theory and Practice van Frederic Ferraty en Philippe Vieu is een Engelstalig studieboek gericht op functionele data en nonparametrische functionele data-analyse. Dit boek biedt een diepgaand theoretisch kader, gecombineerd met praktische methoden voor analyse van functionele data.Het behandelt fundamentele aspecten van functionele nietparametrische modellering, inclusief de wiskundige basis, de ontwikkeling van statistische technieken en hun asymptotische eigenschappen. Daarnaast wordt veel aandacht besteed aan computational tools met R- en S-PLUS-routines. Praktijkvoorbeelden uit chemometrie, econometrie en patroonherkenning tonen de brede toepasbaarheid van functionele data-analyse in diverse wetenschappelijke disciplines.Deze uitgave sluit theorie en praktijk effectief op elkaar aan en is daarmee geschikt voor zowel academische onderzoekers als professionals die met functionele data werken. De bijbehorende dataset en codes ondersteunen het leerproces en praktische toepassingen.Onderwerpen sluiten aan bij vakgebieden als Probability and Statistics en Stochastics, passend binnen de Springer Series in Statistics.