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多元函数数据的方向异常。 (英语) Zbl 1471.62049号

摘要:异常方向对于描述多元函数数据的中心性至关重要。受这一思想的启发,经典深度被推广到函数数据的方向离群性。研究了函数方向离群性的理论性质,并将总离群性自然分解为两部分:量值离群性和形状离群性,这两部分分别表示量值曲线和形状曲线的中心性。这种分解可以作为曲线中心性的可视化工具。此外,提出了一种基于函数方向异常的异常检测方法。该准则适用于单变量和多变量曲线,仿真研究表明其优于竞争方法。天气和心电图数据证明了我们提出的框架的实际应用。

理学硕士:

62-08 统计问题的计算方法
62小时05 多元概率分布的表征与结构理论;连接线
62兰特 功能数据分析
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