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Meisam Moghimbeygi;穆萨·戈拉扎德

通过三角剖分的形状纵向模型。 （英语） Zbl 1427.62043号

AStA，高级统计分析。 103，第1号，99-121（2019）.
小结：众所周知，平面三角形的形状可以用单位球面表面上的一组点来表示。另一方面，大多数对象都可以很容易地进行三角剖分，因此可以在形状分析的上下文中相应地处理每个三角形。人们越来越感兴趣的是拟合一条平滑的路径，该路径穿过一些时间实例中可用的形状数据云。为了解决这个问题，我们通过对形状数据的三角剖分过程提出了一个纵向模型。事实上，我们的策略最初依赖于三角形的球面回归模型，但通过三角剖分扩展到形状数据。关于定向数据的建模，我们使用双变量von Mises Fisher分布来表示误差密度。通过改变为每个三角形定义的角度所考虑的假设，构造了各种形式的复合似然函数。将所提出的回归模型应用于大鼠颅骨数据。同时，给出了一些仿真结果和实际数据结果。

引用于1文件

MSC公司：

62H10型 统计的多元分布
62H11型 定向数据；空间统计学
62J02型 一般非线性回归
62页第10页 统计学在生物学和医学中的应用；元分析

关键词：

二元von Mises-Fisher分布;复合似然;纵向数据分析;三角测量;球面回归;回归模型

软件：

fda（右）
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{M.Moghimbeygi}和\textit{M.Golazadeh}，澳大利亚统计局，高级统计分析。103，编号1，99-121（2019；Zbl 1427.62043）
全文： 内政部

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