Inferential procedures for partially observed functional data

David Kraus

doi:10.1016/j.jmva.2019.05.002

第三条Dans Une Revue 多变量分析杂志 Anneée:2019年

部分观测功能数据的推断程序

(1)

大卫·克劳斯

功能：奥特尔

数学与统计系

Résumé

在函数数据分析中，通常假设所有函数都在同一域中被完全、密集或稀疏地观测到。最近的应用已经引起了人们的注意，在这种情况下，每个函数变量只能在域的子集上观察，而补码上没有关于函数的信息。对于这种部分观测到的函数数据，已经开发了各种先进的方法，但有趣的是，缺少一些基本方法，例如特征值和特征函数的等均值或协方差和置信区间的K样本检验。在不需要数据中任何完整曲线的情况下，我们导出了均值函数、协方差算子和特征元的估计量的渐近分布，并构造了假设检验和置信区间。为了克服在计算机内存中存储大型对象的实际困难，这些困难是由于部分观察而产生的，我们使用非参数引导方法。提出的方法在理论上进行了研究，在仿真和医学研究的零碎功能数据集上进行了分析。

Mots clés公司

功能数据部分观察引导程序协方差算子主要组成部分 K样品测试

与葡萄园

梅托多洛基[统计.ME]

菲奇尔校长

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邮编（310.62 Ko）

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原籍	菲奇尔斯（Fichiers）出品的par l’（les）auteur（s）

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Soumis le:伦迪27 mai 2019-12:01:33

Dernière修改日期：迪曼奇2020-12:06:01年11月22日

日期和版本

hal-01897071，版本1 (16-10-2018)

hal-01897071，版本2 (27-05-2019)

身份证明人

HAL Id： hal-01897071，版本2
内政部： 2016年10月10日/jmva.2019.05.002

Citer公司

大卫·克劳斯。部分观测功能数据的推断程序。多变量分析杂志, 2019, 173,⟨10.1016/j.jmva.2019.05.002⟩.⟨hal-01897071v2⟩

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337 交易费用