穆勒,汉斯·格奥尔格 纵向数据的功能建模和分类。 (英语) Zbl 1089.62072号 扫描。J.统计。 32,第2期,223-240(2005). 这是一篇综述性论文,主要讨论了函数主成分分析(PCA)、函数回归分析以及在纵向统计数据中的应用。这些数据被视为在固定点观测到的某些随机过程的轨迹。功能PCA基于Karhunen-Loéve展开。均值和协方差函数的平滑估计用于噪声、稀疏或不规则数据。描述了函数线性和广义线性回归模型。将二项函数回归和函数主成分分析应用于肝病数据的分类。讨论由I.Heuch、R.Izem和J.O.拉姆齐.审核人:R.E.Maiboroda(基辅) 引用于70文件 MSC公司: 62H25个 因子分析和主成分;对应分析 2009年6月62日 非马尔可夫过程:估计 62立方米 从空间过程推断 62M10个 统计学中的时间序列、自相关、回归等(GARCH) 关键词:二元回归;判别分析;广义泛函线性模型;主成分,稀疏性 软件:半标准杆;fda(右) PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{H.-G.米勒},扫描。J.Stat.32,No.2,223--240(2005;Zbl 1089.62072) 全文: 内政部 参考文献: [1] DOI:10.1093/bioinformatics/17.6.495·doi:10.1093/bioinformatics/17.6.495 [2] Besse P.C.,加拿大。J.统计。第24页,467页–(2002年) [3] DOI:10.1016/S0167-7152(00)00014-6·Zbl 0997.62024号 ·doi:10.1016/S0167-7152(00)00014-6 [4] Bosq D.,非参数函数估计及相关主题,pp 509–(1991)·doi:10.1007/978-94-011-3222-038 [5] Capra W.B.、J.Amer。统计师。协会92第72页–(1997) [6] Cardot H.和J.Nonparam。统计师。第12页,503–(2000) [7] DOI:10.1016/S0167-7152(99)00036-X·Zbl 0962.62081号 ·doi:10.1016/S0167-7152(99)00036-X [8] 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