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Yu、Changjo;郑成玉;金日洙

拓扑数据分析中环面模式的重要性。 （英语） Zbl 07858759号

斯达 12，第1号，论文编号e636，18页（2023年）.
摘要：本文讨论了在医学、生物和物理等领域具有多种应用的多元角度或圆形数据中识别模式或密度凹凸的问题。我们将重点放在拓扑数据分析和持久同源性的使用上。具体来说，我们在圆环样本空间中扩展了不确定性量化方法，其中包含循环数据。为了实现这一点，我们使用了两种类型的密度估计量，即von Mises核密度估计量和von Misses混合模型来计算持久同源性，并提出了一种用于搜索密度中显著凹凸的尺度空间视图。凹凸搜索的结果通过比例空间图进行总结和可视化。与传统方法相比，我们使用持久同源性的混合模型的方法具有优势，允许组件的树状图可视化和模式位置的识别。为了测试检测到的模式是否真的存在，我们提出了几种基于bootstrap重采样和浓度不等式的推理工具，建立了它们的理论适用性。SARS-CoV-2棘突糖蛋白扭转角数据的实验结果证明了我们提出的方法在实践中的有效性。
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MSC公司：

62至XX 统计

关键词：

角度数据;伯恩斯坦不等式;引导数据库;凸块猎取;持久同源性;冯·米塞斯分布
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\textit{C.Yu}等人，《统计》第12卷第1期，论文编号e636，第18页（2023年；Zbl 07858759）
全文： 内政部

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