1. 高压溶解氧的功能预测？频率垂直湖泊剖面. (2023). 阿曼达·S·赫林；道格拉斯·尼希卡（Douglas Nychka）；Thad J斯科特；卢克·杜雷尔。
   In：环境计量学。
   RePEc:wly:envmet:v:34:y:2023:i:4:n:e2765.

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2. 基于期望效用模型和属性等价表征的条件广义分位数. (2023). 张平；杨，范；吴，秦宇。
   收录：论文。
   RePEc:arx:论文：2301.12420.

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3. 短期负荷过程预测的高级统计学习. (2021). 胡俊杰；梅尔泽，奥德什；布伦达·洛佩斯·卡布雷拉。
   参见：IRTG 1792讨论文件。
   RePEc:zbw:irtgdp:2021020.

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4. 法国半小时电力负荷的日前概率预测和曲线间回归的分位数. (2021). 陈莹；徐秀琴；姚启伟；古德，Yannig。
   收录：伦敦政治经济学院经济学研究在线文档。
   RePEc:ehl:lserod:120774.

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5. 法国半小时电力负荷的日前概率预测和曲线间回归的分位数. (2021). 姚启伟；亚尼·古德；陈莹；徐秀琴。
   In：应用能源。
   RePEc:eee:appene:v:301:y:2021:i:c:s0306261921008539.

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6. 通过分段功能分类分析（SFCA）从替代数据估算睡眠和工作时间. (2020). Paul Raschky；克劳斯·阿克曼；西蒙·安格斯。
   收录：论文。
   RePEc:arx:论文：2010.08102.

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7. .

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8. 功能期望的动态半参数因子模型. (2019). 沃尔夫冈·赫德勒；伯德约夫（Burdejov），佩特拉（Petra）；沃尔夫冈·哈德尔。
   In：计算统计。
   RePEc:spr:compst:v:34:y:2019:i:2:d:10.1007_s00180-019-00883-1.

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9. 使用高斯过程对单个建筑物的电力消耗、光伏发电和净需求进行概率预测. (2018). 范德米尔，D W；Munkhammar，J；加宽，J；斯文森，A；谢佩罗，M。
   In：应用能源。
   RePEc:eee:appene:v:213:y:2018:i:c:p:195-207.

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1. . (2002). 应用功能数据分析：方法和案例研究。在：，pp。
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2. 阿尼罗斯，德国；曹里卡多；Juan M.Vilar-FernÃndez；安东尼奥·桑·罗奎（Antonio Muñoz-San-Roque）。(2011). 电力现货市场剩余需求的功能预测。见：第9-15页。
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3. 安托赫，雅鲁玛；卢博·奥普查尔；德罗莎、玛丽亚·罗萨里亚；帕斯卡·萨达。(2008). 具有函数响应的函数线性回归：在电力消耗预测中的应用。见：第23-29页。
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4. 亚历山大奥伊；迪奥戈·杜巴特·诺里尼奥；齐格弗里德·Hörmann。(2015). 平稳函数时间序列的预测。收录于：《美国统计协会杂志》，110 509页，第378-392页。

5. 法比奥·贝里尼；Klar，Bernhard；阿尔弗雷德·M¼ller；伊曼纽拉·罗萨扎·贾宁。(2014). 广义分位数作为风险度量。收录于：《保险：数学和经济学》，54页，第41-48页。

6. John Bj rnar Bremnes。(2004). 使用局部分位数回归进行概率风电预测。摘自：《风能》，第71页，第47-54页。
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7. Cho，Haeran；亚尼·古德；Xavier Brossat；姚启伟。(2013). 每日电力负荷曲线的建模和预测：一种混合方法。收录于：《美国统计协会杂志》，108 501，第7-21页。

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10. Ferraty F.，2006年。非参数函数数据分析：理论与实践
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11. 费拉蒂，Fr©d©ric；阿尔多·戈亚；埃内斯托·萨利内利；菲利普·维尤。(2014). 使用函数半参数方法进行峰值负荷预测。在：，第105-114页。
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17. 霍夫·拉霍斯；彼得·科科什卡。(2012). 函数数据推理及其应用。在：，pp。
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1. 检测函数时间序列协方差算子的相关差异：一种超范数方法. (2022). 科科特、凯文；霍尔格·德特。
   收录：统计数学研究所年鉴。
   RePEc:spr:aistmt:v:74:y:2022:i:2:d:10.1007_s10463-021-00795-2.

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2. 基于函数时间序列分析的短期电价预测. (2022). 阿里，萨吉德；伊斯梅尔·沙阿；简·法希姆。
   In：能源。
   RePEc:gam:jeners:v:15:y:2022:i:9:p:3423-：d:810405.

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3. 函数时间序列预测的投影方法研究. (2022). 尚、韩林；劳尔·希梅内兹（Raul Jimenez）；安东尼奥·埃利亚斯。
   收录：多元分析杂志。
   RePEc:eee:jmvana:v:189:y:2022:i:c:s0047259x21001688.

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4. 函数时间序列的特征提取：理论及其在近红外光谱数据中的应用. (2022). 尚、韩林；Yang，Yanrong。
   收录：多元分析杂志。
   RePEc:eee:jmvana:v:189:y:2022:i:c:s0047259x2100141x.

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5. 从多元数据分析到功能数据分析：基本原理、最新发展和新兴领域. (2022). 徐，余杭；邱玉谋；李叶华。
   收录：多元分析杂志。
   RePEc:eee:jmvana:v:188:y:2022:i:c:s0047259x21000841.

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6. 季节函数自回归模型. (2022). Rob Hyndman；玛丽亚姆·哈希米；侯赛因·哈根宾；阿特菲赫·扎马尼。
   收录：《时间序列分析杂志》。
   RePEc:bla:jtsera:v:43:y:2022:i:2:p:197-218.

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7. 预测环境数据：以地面臭氧浓度表面为例. (2022). 亚历山大·格莱姆（Alexander Gleim）；拿撒勒人萨利什。
   收录：论文。
   RePEc:arx:论文：2202.03332.

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8. 函数时间序列的动态因子模型：识别、估计和预测. (2022). 萨利什，纳扎里；斯文·奥托。
   收录：论文。
   RePEc:arx:论文：2201.02532.

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9. 预测澳大利亚国家以下各级年龄别死亡率. (2021). 尚、韩林；杨，杨。
   收录于：《人口研究杂志》。
   RePEc:spr:joprea:v:38:y:2021:i:1:d:10.1007_s12546-020-09250-0.

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10. 预测高维金融功能时间序列：道琼斯指数成份股的应用. (2021). 石燕林；唐，陈。
    包含：JRFM。
    RePEc:gam:jjrfmx:v:14:y:2021:i:8:p:343-：d:599818.

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11. 预测区域长期能源需求：一种函数系数面板方法. (2021). Choi，Yongok；Park，Joon Y；艾萨克·米勒（Isaac J Miller）；Kim，Chang Sik；Yooson Chang。
    摘自：能源经济学。
    RePEc:eee:eneeco:v:96:y:2021:i:c:s014098832100220.

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12. 检测功能时间序列协方差结构的变化及其在fMRI数据中的应用. (2021). 约翰；克里斯蒂娜·斯托尔；克劳迪娅·柯奇。
    收录：计量经济学和统计学。
    RePEc:eee:ecosta:v:18:y:2021:i:c:p:44-62.

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13. 基于自相关和偏相关分析的函数时间序列模型识别与诊断. (2021). 阿隆索、埃斯特雷拉；安东尼奥·穆奥斯·圣罗克；格雷戈里·赖斯；何塞·波特拉（Jose Portela）；吉勒莫·梅斯特。
    In：计算统计与数据分析。
    RePEc:eee:csdana:v:155:y:2021:i:c:s0167947320301997.

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14. 函数时间序列的非参数趋势估计及其在年死亡率中的应用. (2021). Marc G Genton；以色列马蒂内泽南德斯。
    在：生物识别。
    RePEc:bla:biomet:v:77:y:2021:i:3:p:866-878.

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15. 函数时间序列格兰杰因果关系的贝叶斯检验. (2021). Shubhangi Sikaria；阿南达梅耶·马朱姆达尔；森，里图帕纳。
    收录：论文。
    RePEc:arx:论文：2112.15315.

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16. 局部平稳函数时间序列二阶平稳性偏差的检测. (2020). 弗洛里安·海因里希斯（Florian Heinrichs）；Dette，Holger；阿克塞尔·巴彻。
    收录：统计数学研究所年鉴。
    RePEc:spr:aistmt:v:72:y:2020:i:4:d:10.1007_s10463-019-0721-7.

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17. 具有稀疏噪声观测值的函数滞后回归. (2020). 维克托·帕纳雷托斯（Victor M Panaretos）；托马·鲁宾。
    收录：《时间序列分析杂志》。
    RePEc:bla:jtsera:v:41:y:2020:i:6:p:858-882.

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18. 通过自归一化测试功能时间序列中的相关假设. (2020). 斯坦尼斯拉夫·沃尔古舍夫；科科特、凯文；霍尔格·德特。
    收录于：英国皇家统计学会期刊B辑。
    RePEc:bla:jorssb:v:82:y:2020:i:3:p:629-660.

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19. 协整函数时间序列的函数主成分分析. (2020). Seo、Won-Ki、。
    收录：论文。
    RePEc:arx:论文：2011.12781.

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20. 空间相关性下稀疏和稠密函数数据的统一主成分分析. (2020). 李叶华；张浩哲。
    收录：论文。
    RePEc:arx:论文：2006.13489.

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21. 区域长期能源需求预测：函数系数面板法. (2019). Miller，J；Kim，Changsik；Choi，Yongok；Chang，Yoosoon；乔恩·帕克。
    收录：工作文件。
    RePEc:umc:wppaper:1915年.

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22. 稀疏采样数据的函数自回归. (2019). 戴维·鲁珀特（David Ruppert）；大卫·S·马特森；丹尼尔·科瓦尔（Daniel R.Kowal）。
    收录：《商业与经济统计杂志》。
    RePEc:taf:jnlbes:v:37:y:2019年：i:1:p:97-109.

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23. 波动率指数的日内预测：具有动态更新的函数时间序列方法. (2019). 尚、韩林；费尔格尔·卡尼（Fearghal Kearney）；杨，杨。
    摘自：运筹学年鉴。
    RePEc:spr:annopr:v:282:y:2019:i:1:d:10.1007_s10479-018-3108-4.

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24. 季节函数自回归模型. (2019). 罗布·亨德曼（Rob J Hyndman）；玛丽亚姆·哈希米；侯赛因·哈根宾；阿特菲赫·扎马尼。
    收录：莫纳什计量经济学和商业统计工作文件。
    RePEc:msh:ebswps:2019-16.

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25. 通过回归系数的平滑粗略划分进行正则化预测. (2019). 弗莱兹莱维茨（Fryzlewicz），彼得亚雷（Piotr）；Maeng和Hye Young。
    收录：伦敦政治经济学院经济学研究在线文档。
    RePEc:ehl:lsero:100878.

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26. 基于bootstrap的函数时间序列KPSS测试. (2019). Pun、Chi Seng；陈一超。
    收录：多元分析杂志。
    RePEc:eee:jmvana:v:174:y:2019:i:c:s0047259x18306146.

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27. 应用于横截面和日内回报的密度函数预测. (2019). 尚、韩林；亚历山大·彼得森；苗红；彼得·科科什卡。
    收录于：《国际预测杂志》。
    RePEc:eee:int针对：v:35:y:2019:i:4:p:1304-1317.

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28. 基于矩的函数时间序列时间相关性概念. (2019). 亚历山大·格莱姆（Alexander Gleim）；纳扎里·萨利什。
    收录：《计量经济学杂志》。
    RePEc:eee:econom:v:212:y:2019年：i:2:p:377-392.

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29. 泛函GARCH模型：拟似然方法及其应用. (2019). Jean-Michel Zakoian；齐格弗里德·霍曼；弗朗克（Christian Francq）；克莱门特·塞洛维奇（Clement Cerovecki）。
    收录：《计量经济学杂志》。
    RePEc:eee:econom:v:209:y:2019:i:2:p:353-375.

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30. 多元概率密度函数的非参数预测. (2018). Dominique Guegan；马特奥·伊阿科皮尼。
    收录：工作文件。
    RePEc:ven:wppaper:2018:15.

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31. 泛函GARCH模型：拟似然方法及其应用. (2018). Jean-Michel Zakoian；弗朗克（Christian Francq）；齐格弗里德·霍曼；克莱门特·塞洛维奇（Clement Cerovecki）。
    单位：MPRA Paper。
    RePEc:pra:mprapa:83990.

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32. 多元概率密度函数的非参数预测. (2018). 马特奥·伊阿科皮尼；多米尼克·盖根。
    收录于：索邦经济中心文件。
    RePEc:mse:cesdoc:18012.

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33. 多元概率密度函数的非参数预测. (2018). 马特奥·伊阿科皮尼；多米尼克·盖根。
    In：印后。
    RePEc:hal:日志：halshs-01821815.

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34. 多元概率密度函数的非参数预测. (2018). 马特奥·伊阿科皮尼；多米尼克·盖根。
    收录：University©Paris1 Panth©on-Sorbonne（印后和工作文件）。
    RePEc:hal:cesptp:halshs-01821815.

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35. 主权收益率曲线差异对汇率价值风险预测的影响. (2018). 亨利·波特；安德烈亚斯·福斯特（Andreas Fuest）；霍尔格·芬克。
    In：风险。
    RePEc:gam:jrisks:v:6:y:2018:i:3:p:84-：d:164655.

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36. 预测电力需求的广义分位数：函数数据方法. (2017). 弗兰齐斯卡·舒尔茨；布伦达·L·卡布雷拉。
    收录：《美国统计协会杂志》。
    RePEc:taf:jnlasa:v:112:y:2017:i:517:p:127-136.

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37. 多变量函数时间序列预测：在特定年龄死亡率中的应用. (2017). 尚、韩林；高，袁。
    In：风险。
    RePEc:gam:jrisks:v:5:y:2017:i:2:p:21-：d:94105.

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38. 函数线性过程预测的新息算法. (2017). Klepsch，J；C·克鲁普伯格。
    收录：多元分析杂志。
    RePEc:eee:jmvana:v:155:y:2017:i:c:p:252-271.

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39. 函数时间序列离散傅里叶变换的CLT. (2017). Cerovecki，Clement；齐格弗里德·霍曼。
    收录：多元分析杂志。
    RePEc:eee:jmvana:v:154:y:2017:i:c:p:282-295.

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40. 分组多元函数时间序列预测：在年金定价中的应用. (2017). 尚、韩林；史蒂文·哈伯曼。
    专业：保险：数学和经济学。
    RePEc:eee:insuma:v:75:y:2017:i:c:p:166-179.

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41. 具有动态更新的函数时间序列预测：在日内颗粒物浓度预测中的应用. (2017). 尚汉林。
    收录：计量经济学和统计学。
    RePEc:eee:ecosta:v:1:y:2017:i:c:p:184-200.

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42. 函数ARMA过程的预测及其在交通数据中的应用. (2017). Klepsch，J；魏，T；C·Kluppelberg。
    收录：计量经济学和统计学。
    RePEc:eee:ecosta:v:1:y:2017:i:c:p:128-149.

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43. 具有功能反应的功能线性回归. (2017). 大卫·贝纳提亚；Carrasco，海军；珍妮·皮尔·弗洛伦斯。
    收录：《计量经济学杂志》。
    RePEc:eee:econom:v:201:y:2017:i:2:p:269-291.

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44. 多变量功能反应回归，在宫颈癌前研究中应用荧光光谱. (2017). 朱红晓；丹尼斯·考克斯（Dennis D Cox）；魏凤荣；杰弗里·莫里斯。
    In：计算统计与数据分析。
    RePEc:eee:csdana:v:111:y:2017:i:c:p:88-101.

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45. 泛函广义自回归条件异方差. (2017). 拉霍斯·霍瓦特；Daniel F Pellatt；亚历山大·奥伊。
    收录：《时间序列分析杂志》。
    RePEc:bla:jtsera:v:38:y:2017:i:1:p:3-21.

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46. 局部平稳函数时间序列. (2017). Michael Eichler；范·德尔夫特（Anne van Delft）。
    收录：IBSA讨论论文（ISBA-统计、生物统计和精算科学研究所）。
    RePEc:aiz:louvad:2017年3月.

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47. 分组功能时间序列预测：对特定年龄死亡率的应用. (2016). 尚、韩林；罗布·亨德曼。
    收录：莫纳什计量经济学和商业统计工作文件。
    RePEc:msh:ebswps:2016-4.

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48. 具有自回归误差的多元函数非参数模型的效率. (2016). 苏菲·大宝娘；Ternynck，C；吉拉斯，S。
    收录：多元分析杂志。
    RePEc:eee:jmvana:v:147:y:2016:i:c:p:168-182.

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49. 受限函数时间序列：在意大利天然气市场的应用. (2016). 西蒙·万提尼（Simone Vantini）；安东尼奥·卡纳尔。
    收录于：《国际预测杂志》。
    RePEc:eee:intfor:v:32:y:2016:i:4:p:1340-1351.

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报告日期：2024-06-11 13:42:25||创建引文警报||缺少内容？让我们知道