MFPCA：数据的多元函数主成分分析在不同维域上观察到

计算多元函数主成分分析用于不同维域上观察到的数据。估计算法依赖于多元中每个元素的单变量基展开功能数据（Happ&Greven，2018）<doi:10.1080/01621459.2016.1273115>. 多变量和单变量函数数据对象是由包中实现的此类数据的S4类表示“funData”。有关包和案例的一般概念的更多详细信息研究，见Happ-Kurz（2020）<doi:10.18637/jss.v093.i05>.

版本： 1.3-10
取决于： R（≥3.2.0），funData（函数数据）(≥ 1.3-4)
进口： 阿比德,foreach公司,厄尔巴,矩阵（≥1.5-0），方法，mgcv公司(≥1.8-33),普利尔，统计信息
建议： 覆盖（covr）,食品药品管理局,测试那个(≥ 2.0.0)
出版： 2022-09-15
内政部： 10.32614/CRAN.包装。MFPCA公司
作者： 克拉拉·哈普·库尔兹ORCID标识[aut，cre]
维护人员： Clara Happ-Kurz在gmx.de>
许可证： GPL-2型
网址： https://github.com/ClaraHapp/MFPCA
需要编译： 对
系统要求： libfftw3（>=3.3.4）
引用： MFPCA引文信息
材料： 自述文件 新闻
在视图中： 功能数据
CRAN检查： MFPCA结果

文档：

参考手册： MFPCA.pdf文件

下载内容：

包源： MFPCA_1.3-10.tar.gz公司
Windows二进制文件： r-devel公司：MFPCA_1.3-10.zip文件，r版本：MFPCA_1.3-10.zip文件，r-oldrel：MFPCA_1.3-10.zip
macOS二进制文件： r释放（arm64）：MFPCA_1.3-10.tgz公司，r-oldrel（arm64）：MFPCA_1.3-10.tgz公司，r-版本（x86_64）：MFPCA_1.3-10.tgz公司，r-oldrel（x86_64）：MFPCA_1.3-10.tgz公司
旧来源： MFPCA存档

反向依赖关系：

反向进口： FAD集群,MJMbamlss公司,多光束,蹲下
反向建议： gmfamm公司

链接：

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