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安娜·库普雷斯宁;Hyejin Shin;国王，大卫;尤班克，R.L。

用于功能数据分析的RKHS框架。 （英语） Zbl 1327.62379号

J.统计计划。推断 140，第12期，3627-3637（2010）.
摘要：随机变量的线性组合在多元分析中起着至关重要的作用。对于函数数据，考虑了这个概念的两个扩展，并表明使用随机过程的Loève-Parzen再生核Hilbert空间表示是一致的。然后，该理论被用于扩展典型相关的多元概念。从这个抽象的典型相关公式出发，得到了最佳线性无偏预测回归问题的一个解。导致典型因子分析的劳利和饶的经典恒等式也推广到了函数数据集。最后，将Fisher线性判别分析和随机向量典型相关分析之间的关系推广到包含函数值随机元的情况。这允许使用规范的\（Y\）分数和相关的距离测量进行分类。

引用于5文件

理学硕士：

62H30型 分类和区分；聚类分析（统计方面）
62M99型 随机过程推断

关键词：

最佳线性预测;分类;判别分析;因子分析;H值随机变量

软件：

RKHS公司
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{A.Kupresanin}等人，J.Stat.Plann。推理140，No.12，3627--3637（2010；Zbl 1327.62379）
全文： 内政部

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