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哈，克拉拉;费边·舍伊普;Alice-Agnes加布里埃尔;索尼娅·格雷文

振幅和相位变化的多元函数主成分分析的一般框架。 （英语） Zbl 07851107号

统计 8，第1号，第e220号论文，第12页（2019年）.
总结：功能数据通常包含振幅和相位变化。在许多数据情况下，相位变化被视为一种干扰效应，并在预处理过程中被消除，尽管它可能包含有价值的信息。在本说明中，我们重点讨论振幅和相位变化的联合主成分分析（PCA）。由于翘曲函数空间具有复杂的几何结构，分析的一个关键要素是将翘曲函数转换为（L^2（mathcal{T}））。我们介绍了不同的转换方法，并展示了它们如何适应一般的转换类。这使我们能够比较他们的优势和局限性。在主成分分析的背景下，我们的结果提供了支持中心对数比变换的论据。我们进一步将振幅和相位变化联合主成分分析的两种现有方法嵌入到多元函数主成分分析框架中，在该框架中，我们基于适当的度量研究了估计量的性质。通过地震学的一个应用说明了这种方法。
{©2019 John Wiley&Sons有限公司}

MSC公司：

62至XX 统计

关键词：

贝叶斯-希尔伯特空间;弗雷切特方差;功能数据分析;登记;地震学;翘曲函数的变换

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fda（右）
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\textit{C.Happ}等人，Stat 8，No.1，论文编号e220，12 p.（2019；Zbl 07851107）
全文： 内政部 arXiv公司

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