IDEAS主页打印自https://ideas.repec.org/a/eee/csdana/v58y2013icp98-113.html
  我的参考书目  保存此文章

功能数据分析中的描述长度和降维

作者

上市的：
  • 波斯基特，D.S。
  • 阿里瓦尔扎汗，森加拉皮莱

摘要

研究了使用描述长度原理为函数数据选择适当数量的基函数。提供了随机函数维数的灵活定义，该随机函数直接由观测过程或数据生成机制的Karhunen–Loève展开构造而成。所得结果表明，尽管经典的主成分方差分解技术将以连贯的方式表现，但通常情况下，该技术选择的维数在传统意义上并不一致。描述了两个描述长度标准。这两个标准被证明是一致的，并且表明在低噪声设置下，它们将识别嵌入噪声中的信号的真实有限维。两个例子，一个来自质谱学，另一个来自气候学，被用来说明基本思想。还探索了不同形式的函数数据引导程序的应用，并用于演示理论结果的工作原理。

建议引用

  • Poskitt，D.S.和Sengarapillai，Arivalzahan，2013年。"功能数据分析中的描述长度和降维,"计算统计与数据分析爱思唯尔，第58（C）卷，第98-113页。
    • 手柄：RePEc:eee:csdana:v:58:y:2013:i:c:p:98-113
    DOI:10.1016/j.csda.2011.03.018
    作为

    从出版商下载全文

    文件URL: http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S016794731100113
    下载限制：全文仅供ScienceDirect用户使用。
    文件URL: https://libkey.io/10.1016/j.csda.2011.03.018？utm_source=想法
    LibKey链接：如果访问受到限制，并且您的库使用此服务，LibKey会将您重定向到可以使用库订阅访问此项目的位置
    ---><---

    由于对此文档的访问受到限制，您可能希望在下面或搜索换一个不同的版本。

    此项目的其他版本：

    IDEAS上列出的参考文献

    作为
    1. Jeng‐Min Chiou和Pai‐Ling Li，2007年。"功能聚类和识别纵向数据的子结构,"英国皇家统计学会学报B辑，皇家统计学会，第69卷（4），第679-699页，9月。
    2. Peter Hall&Céline小瓶，2006年。"评估功能数据的有限维,"英国皇家统计学会学报B辑英国皇家统计学会，第68卷（4），第689-705页，9月。
    3. 詹姆斯·O·拉姆齐和詹姆斯·B·拉姆齐，2002年。"非耐用品生产月度指数动态的函数数据分析,"计量经济学杂志爱思唯尔，第107卷（1-2），第327-344页，3月。
    4. Hansen M.H和Yu B.，2001年。"模型选择与最小描述长度原则,"美国统计协会杂志，美国统计协会，第96卷，第746-774页，6月。
    5. 费拉蒂，弗雷德里克&维尤，菲利普，2009年。"功能数据的加性预测和增强,"计算统计与数据分析爱思唯尔，第53（4）卷，第1400-1413页，2月。
    6. 菲利普·贝塞（Philippe C.Besse）、埃尔夫·卡多特（Herve Cardot）和大卫·B·斯蒂芬森（David B.Stephenson），2000年。"一些功能性气候变化的自回归预测,"斯堪的纳维亚统计杂志丹麦理论统计学会；芬兰统计学会；挪威统计协会；瑞典统计协会，第27卷（4），第673-687页，12月。
    7. Li，Baibing&Martin，Elaine B.&Morris，A.Julian，2002年。"关于L1中的主成分分析,"计算统计与数据分析爱思唯尔，第40卷（3），第471-474页，9月。
    8. Yao，Fang&Muller，Hans-Georg&Wang，Jane-Ling，2005年。"稀疏纵向数据的功能数据分析,"美国统计协会杂志，美国统计协会，第100卷，第577-590页，6月。
    9. 李斌，余清照，2008。"功能数据分类：一种分段方法,"计算统计与数据分析爱思唯尔，第52卷（10），第4790-4800页，6月。
    10. Ferraty，F.&Vieu，P.，2003年。"曲线判别：一种非参数泛函方法,"计算统计与数据分析爱思唯尔，第44卷（1-2），第161-173页，10月。
    11. Boente，Graciela和Fraiman，Ricardo，2000年。"基于核的函数主成分,"统计与概率信件爱思唯尔，第48卷（4），第335-345页，7月。
    12. Peter Hall和Mohammad Hosseini‐Nasab，2006年。"关于函数主成分分析的性质,"英国皇家统计学会学报B辑皇家统计学会，第68卷（1），第109-126页，2月。
    完整参考文献 （包括与IDEAS上的项目不匹配的项目）

    引文

    引文由CitEc项目，订阅其RSS源用于此项目。
    作为


    引用人：

    1. Wong，Raymond K.W.和Zhang，Xiaoke，2019。"函数数据的非参数算子正则协方差函数估计,"计算统计与数据分析爱思唯尔，第131（C）卷，第131-144页。
    2. 徐腾腾、张日泉和张秀珍，2023年。"多元纵向数据空间函数基线logit模型的估计,"计算统计学，施普林格，第38卷（1），第79-99页，3月。
    3. Jacques，Julien&Preda，Cristian，2014年。"基于模型的多元函数数据聚类,"计算统计与数据分析爱思唯尔，第71卷（C），第92-106页。
    4. 阿蒂库尔·拉赫曼·汗（Atikur Rahman Khan）和D.S.波斯基特（D.S.Poskitt），2010年。"奇异谱分析中基于描述长度的信号检测,"莫纳什计量经济学和商业统计工作文件13/10，莫纳什大学计量经济学和商业统计系。
    5. 韩尚，2014。"函数主成分分析综述,"AStA统计分析进展，施普林格；德国统计学会，第98卷（2），第121-142页，4月。

    最相关的项目

    这些是最常引用与本书相同作品的项目，也被与本书同样的作品引用。
    1. 阿隆索、安德烈斯·M·卡萨多、戴维·罗莫、胡安，2012年。"功能数据的监督分类：加权距离法,"计算统计与数据分析爱思唯尔，第56卷（7），第2334-2346页。
    2. 朱、韩冰和李、芮和张、日泉和廉、恒，2020年。"基于距离协方差的非线性泛函典型相关分析,"多元分析杂志爱思唯尔，第180（C）卷。
    3. 玛丽亚·鲁伊斯·麦地那（Maria Ruiz-Medina）、罗莎·埃斯佩乔（Rosa Espejo）和埃尔维拉·罗曼诺（Elvira Romano），2014年。"空间函数正态混合效应曲线分类方法,"数据分析和分类进展，施普林格；德国船级社-Gesellschaft für Klassifikation（GfKl）；日本船级社；意大利统计学会分类和数据分析小组（CLADAG）；国际船级社联合会（IFCS），第8卷（3），第257-285页，9月。
    4. Delsol，Laurent&Ferraty，Frédéric&Vieu，Philippe，2011年。"函数变量回归中的结构检验,"多元分析杂志爱思唯尔，第102卷（3），第422-447页，3月。
    5. Beran，Jan和Liu，Haiyan，2016年。"具有相依误差的FDA模型中特征值、特征向量和分数的估计,"多元分析杂志爱思唯尔，第147（C）卷，第218-233页。
    6. 韩林尚（Han Lin Shang）和杨扬（Yang Yang），2021年。"预测澳大利亚国家以下各级年龄别死亡率,"人口研究杂志，施普林格，第38卷（1），第1-24页，3月。
    7. 韩林尚（Han Lin Shang）、曹继国（Jiguo Cao）和桑培军（Peijun Sang），2022年。"木板压缩停止时间检测：函数时间序列方法,"英国皇家统计学会杂志C辑英国皇家统计学会，第71卷（5），第1205-1224页，11月。
    8. Kokoszka，Piotr&Reimherr，Matthew，2013年。"函数时间序列主成分的渐近正态性,"随机过程及其应用爱思唯尔，第123卷（5），第1546-1562页。
    9. Han Kyunghee&Pantelis Z Hadjipantelis&Jane Ling Wang&Michael S Kramer&Seungmi Yang&Richard M Martin&Hans-Georg Müller，2018年。"用于识别多元增长模式和原型及其与长期认知发展的关系的功能主成分分析,"普洛斯一号，公共科学图书馆，第13卷（11），第1-18页，11月。
    10. Galeano San Miguel，Pedro&Joseph，Esdras&Lillo Rodríguez，Rosa Elvira，2013年。"函数数据的马氏距离及其在分类中的应用,"DES——工作文件。统计学和计量经济学。WS公司ws131312，马德里卡洛斯三世大学，埃斯塔德学院。
    11. Patrick W.Saart和Xia，营村，2022年。"分析资产收益联动的功能时间序列方法,"计量经济学杂志爱思唯尔，第229（1）卷，第127-151页。
    12. 方耀、吴一超、邹嘉林，2016。"稀疏函数数据分类的概率增强有效降维,"测试：西班牙统计与运筹学会官方期刊，施普林格；《运营调查协会》，第25卷（1），第1-22页，3月。
    13. 钟庆智、林华珍和李毅，2021年。"聚类非高斯函数数据,"生物计量学国际生物识别学会，第77卷（3），第852-865页，9月。
    14. Chen，Lu-Hung&Jiang，Ci-Ren，2018年。"显函数线性判别分析,"计算统计与数据分析爱思唯尔，第126（C）卷，第39-52页。
    15. Fraiman，Ricardo和Pateiro-López，Beatriz，2012年。"有限维和无限维数据的分位数,"多元分析杂志爱思唯尔，第108卷（C），第1-14页。
    16. Han Lin Shang和Rob J Hyndman，2016年。"分组功能时间序列预测：对特定年龄死亡率的应用,"莫纳什计量经济学和商业统计工作文件4/16，莫纳什大学计量经济和商业统计系。
    17. 高，袁&尚，韩林&杨彦荣，2019。"高维函数时间序列预测：对特定年龄死亡率的应用,"多元分析杂志爱思唯尔，第170（C）卷，第232-243页。
    18. Epifanio，Irene&Ventura-Campos，Noelia，2011年。"形状分析中的功能数据分析,"计算统计与数据分析爱思唯尔，第55卷（9），第2758-2773页，9月。
    19. Han Lin Shang、Yang Yang和Fearghal Kearney，2019年。"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,"运筹学年鉴，施普林格，第282（1）卷，第331-354页，11月。
    20. 方耀、吴一超、邹嘉林，2016。"稀疏函数数据分类的概率增强有效降维,"测试：西班牙统计与运筹学会官方期刊，施普林格；《运营调查协会》，第25卷（1），第1-22页，3月。

    有关此项目的更多信息

    关键词

    引导程序;一致性;尺寸确定;Karhunen–Loève扩建;信噪比;方差分解;
    所有这些关键字.

    JEL公司分类：

    • 第14项-数学和定量方法——计量经济和统计方法与方法：一般——半参数和非参数方法：一般
    • C22型-数学与定量方法——单方程模型；单变量时间序列模型；动态分位数回归；动态治疗效果模型；扩散过程

    统计

    访问和下载统计

    更正

    本网站上的所有材料均由各自的出版商和作者提供。您可以帮助纠正错误和遗漏。请求更正时，请提及此项目的句柄：RePEc:eee:csdana:v:58:y:2013:i:c:p:98-113。请参阅一般信息关于如何更正RePEc中的材料。

    如果您编写了此项目，但尚未在RePEc注册，我们鼓励您这样做在这里。这允许将您的个人资料链接到此项目。它还允许您接受我们不确定的该项目的潜在引用。

    如果CitEc公司识别了一个书目参考，但没有将RePEc中的项目链接到它，您可以帮助这个表格.

    如果你知道引用这一条的缺失条目，你可以通过以与上述相同的方式为每个引用条目添加相关引用来帮助我们创建这些链接。如果您是此项目的注册作者，您可能还需要检查您的RePEc作者服务个人资料，因为可能有一些引文等待确认。

    有关本项目的技术问题，或更正作者、标题、摘要、参考书目或下载信息，请联系：Catherine Liu（电子邮件地址如下）。供应商的一般联系方式：http://www.elsevier.com/locate/csda.

    请注意，更正可能需要几周时间才能筛选出来各种RePEc服务。

    思想是一个经济学研究论文服务。RePEc使用各出版商提供的书目数据。