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退款

swMATH ID: 7434
软件作者: 戈德史密斯,J。;格雷文,S。;克雷尼西亚努,C。
描述: R套餐退款:与功能数据回归。使用主成分校正了功能数据的置信带。功能主成分(FPC)分析被广泛用于分解和表达功能观察。曲线隐式估计了基函数和FPC分解得出的其他量的条件;然而,这些对象在实践中是未知的。在本文中,我们提出了一种通过考虑FPC分解中的不确定性来获得正确曲线估计的方法。此外,还构建了基于模型和分解的变异性的逐点和同时置信区间。函数展开的标准混合模型表示用于构造曲线估计值和以特定分解为条件的方差。迭代期望和方差公式结合了分解分布中基于模型的条件估计。采用自举程序来理解主成分分解量的不确定性。我们的方法与包含密集和稀疏观测函数的模拟研究中的竞争方法相比,具有优势。我们将我们的方法应用于CD4细胞计数的稀疏观察和密集的白质束剖面。分析和模拟的代码是公开的,我们的方法在CRAN的R包退款中实现。
主页: http://cran.r-project.org/web/packages/refund/index.html
源代码:  https://github.com/cran/refund
依赖项: R(右)
关键词: 引导数据库;功能主成分分析;迭代期望和方差;同时波段
相关软件: 美国食品药品监督管理局(R);R(右);半标准杆;加迈尔;mgcv公司;美国食品和药物管理局;FD增压;全氟橡胶;Matlab公司;ElemStatLearn(电子状态学习);GAMLSS公司;fpca公司;自由贸易区;彩虹;WinBUGS公司;贝叶斯X;ggplot2;斯坦;github;正颌样线虫病
引用于: 74文件
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14 索尼娅·格雷文
11 费边·舍伊普
10 克里尼西亚努,西普里安·穆古尔
7 阿纳·马里亚·斯塔伊库
6 大卫·鲁珀特
4 杰夫·戈德史密斯
4 安德拉达·E·伊万内斯库。
4 Reimherr,Matthew L。
萨拉·布罗克豪斯
崔二佳
雅罗斯瓦·哈里兹拉克
阿纳布·库马尔·梅蒂
罗伯特·托德·奥格登
菲利普·赖斯(Philip T.Reiss)。
肖、罗
瓦迪姆·齐蓬尼科夫。
2 雷蒙德·詹姆斯·卡罗尔
2 乔纳·塞德鲍姆
2 威廉·切克利
2 亚当·恰尔格里奥
2 布伦特·科尔(Brent A.Coull)。
2 乔纳森·盖勒(Jonathan E.Gellar)。
2 Jan Gerthiss
2 丹尼尔·科瓦尔(Daniel R.Kowal)。
2 安德鲁·勒鲁
2 李、蔡
2 马克·梅耶(Mark J.Meyer)。
2 杰弗里·莫里斯。
2 伊娃·佩特科娃
2 贾斯汀·彼得罗维奇
2 蒂莫西·伦道夫。
2 尚汉林
2 叶卡捷琳娜·斯米尔诺娃
2 王伟
2 徐、孟
1 阿奎莱拉(Ana M.Aguilera)。
1 丹尼尔·巴肯罗斯
1 白嘉伟
1 亚历山大·马克斯·鲍尔
1 卡提克·巴拉斯
1 伊娃·波杰
1 Daniel C.Bourgeois先生。
1 阿德丽·卡瓦莱
1 曹继国
1 Choi,Hyunphil先生
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1 保罗·辛西里皮尼
1 唐娜·L·科夫曼。
1 伊丽莎白·科兰图尼
1 科尔特斯·洛佩斯、胡安·卡洛斯
1 佩德罗·德利卡多。
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1 约翰·J·Dziak。
1 Joel M.伊根。
1 保罗·H·C·埃勒斯。
1 尊敬的安娜
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1 冯子丁
1 约塞普·福蒂亚纳
1 弗雷杰罗·冈萨雷斯,劳拉
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1 马克·根顿(Marc G.Genton)。
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1 哈,克拉拉
1 奥费尔·哈雷尔
1 米歇尔·哈伦。
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1 伊丽莎白·马洛伊。
1 以色列马丁内斯·埃尔南德斯
1 詹姆斯·马图克
1 马修·麦克莱恩。
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