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蒋次仁;王珍妮·林

纵向数据的协方差调整函数主成分分析。 （英语） Zbl 1183.62102号

Ann.统计。 38，第2期，1194-1226（2010）。
摘要：经典的多元主成分分析已扩展到功能数据，称为功能主成分分析（FPCA）。大多数现有的FPCA方法都不包含协变量信息，本文的目标是开发两种方法。在第一种方法中，均值和协方差函数都依赖于协变量（Z）和时间尺度（t），而在第二种方法中只有均值函数依赖于协变（Z）。这两种新方法都适应了额外的测量误差和在常规时间网格上采样的功能数据，以及在不规则时间网格上采集的稀疏纵向数据。完全调整均值和协方差函数的第一种方法更适合于数据，但比仅调整均值函数上的协变量影响的方法计算量更大。我们发展了这两种方法的一般渐近理论，并通过仿真研究和数据集对其性能进行了数值比较。

引用于35文件

MSC公司：

62H25个 因子分析和主成分；对应分析
62M15型 随机过程和谱分析的推断
6220国集团 非参数推理的渐近性质
65C60个 统计中的计算问题（MSC2010）

关键词：

功能数据分析;功能主成分分析;局部线性回归;纵向数据分析;平滑的;稀疏数据

软件：

fda（右）
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{C.-R.Jiang}和\textit{J.-L.Wang}，Ann.Stat.38，No.2，1194--1226（2010；Zbl 1183.62102）
全文： 内政部 arXiv公司

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