托马斯·戈雷基；乌卡斯·斯马加 fdANOVA：用于单变量和多变量功能数据方差分析的R软件包。 （英语） Zbl 1417.62007年 计算。斯达。 34，第2期，571-597（2019）. 摘要：功能数据，即曲线或函数表示的观测值，经常出现在各个领域。这些数据的统计方法的理论和实践称为功能数据分析（FDA），它是统计学的主要研究领域之一。FDA方法的实际使用是由于提供了专门且通常是免费的软件。特别是R（右）包专门用于这些方法。在本文中，我们介绍了一个新的R（右）包裹fdANOVA分析它为单变量和多变量函数数据提供了广泛的全局方差分析方法。本文简要概述了主要针对同方差情形实现的测试过程，并以一个已知函数数据集为例进行了说明。为了减少计算时间，开发了并行实现，并对其效率进行了实证评估。由于一些实施的测试尚未在尺寸控制和功率方面进行比较，因此也进行了适当的模拟。他们的研究结果有助于在实践中选择合适的测试程序。 引用于10文件 MSC公司： 62-04 统计相关问题的软件、源代码等 62J10型 方差和协方差分析（ANOVA） 62-08 统计问题的计算方法 关键词：方差分析；功能数据 软件：foreach公司；doBy公司；多斯诺；质量（R）；doMC（美国国防部长办公室）；fda（右）；ggplot2；fdANOVA分析；R（右）；do并行；pspline线；美国食品和药物管理局；多功能显示系统；洛克波尔；大样条；注册RSM；github；魔术 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{T.Górecki}和\textit{Ł.Smaga}，计算。Stat.34，No.2，571--597（2019；Zbl 1417.62007） 全文： 内政部 参考文献： [1] Anderson TW（2003）多元统计分析导论，第3版。威利，伦敦·Zbl 1039.62044号 [2] Brunner E，Dette H，Munk A（1997）非参数析因设计中的箱型近似。美国统计学会杂志92:1494-1502·Zbl 0921.62096号 ·doi:10.1080/01621459.1997.10473671 [3] Cuesta-Albertos JA，Febrero-Bande M（2010），功能数据的简单多元方差分析。测试19:537-557·Zbl 1203.62122号 ·doi:10.1007/s11749-010-0185-3 [4] Cuevas A（2014）《函数数据统计理论的部分概述》。J Stat Plan推断147:1-23·Zbl 1278.62012号 ·doi:10.1016/j.jspi.2013.04.002 [5] Cuevas A，Febrero M，Fraiman R（2004）功能数据的方差分析测试。计算统计数据分析47:111-122·兹比尔1429.62726 ·doi:10.1016/j.csda.2003.10.021 [6] Faraway J（1997）功能性反应的回归分析。技术计量学39:254-261·Zbl 0891.62027号 ·doi:10.1080/00401706.1997.10485118 [7] Febrero-Bande M，Oviedo de la Fuente M（2012），功能数据分析中的统计计算：R包fda.usc。J Stat Softw统计软件51:1-28·doi:10.18637/jss.v051.i04 [8] Ferraty F，Vieu P（2006），非参数函数数据分析：理论与实践。纽约州施普林格·Zbl 1119.62046号 [9] Górecki T，SmagaŁ（2015）功能数据单向方差分析问题的测试比较。计算统计30:987-1010·Zbl 1329.65028号 ·doi:10.1007/s00180-015-0555-0 [10] Górecki T，SmagaŁ（2017a）功能数据的多元方差分析。J应用统计44:2172-2189·Zbl 1516.62307号 ·doi:10.1080/02664763.2016.1247791 [11] Górecki T，SmagaŁ（2017b）mfds:多元函数数据集。R包版本0.1.0，https://github.com/Halmaris/mfds网址 ·Zbl 1516.62307号 [12] Górecki T，Krzy-shi-ko M，Wołynski W（2015）基于多维功能数据回归模型的分类问题。Stat Transit新Ser 16:97-110·doi:10.21307/stattrans-2015-006 [13] Hankin RKS（2005）R的娱乐数学：引入“魔法”包。R新闻5 [14] Helwig NE（2016）大样条：大样本的平滑样条。R包版本1.0-9，http://CRAN.R-project.org/package=bigspixels [15] Hojsgaard S，Halekoh U（2016）doBy:分组统计，lsmeans，线性对比，效用。R包版本4.5-15，https://CRAN.R-project.org/package=doBy [16] Horváth L，Kokoszka P（2012）《函数数据与应用的推断》。纽约州施普林格·Zbl 1279.62017号 ·doi:10.1007/978-1-4614-3655-3 [17] Huang JZ，Shen H，Buja A（2008）基于惩罚秩一近似的函数主成分分析。电子J Stat 2:678-695·Zbl 1320.62097号 ·doi:10.1214/08-EJS218 [18] 微软公司，Weston S（2017）doSNOW：“雪”软件包的每个并行适配器。R包版本1.0.16，https://CRAN.R-project.org/package=doSNOW [19] Ojeda Cabrera JL（2012）局部多项式回归。R包版本0.6-0，http://CRAN.R-project.org/package=locpol [20] Pauly M，Brunner E，Konietschke F（2015）一般析因设计中的渐近置换测试。J R Stat Soc Ser B Stat方法77:461-473·Zbl 1414.62339号 ·doi:10.1111/rssb.12073 [21] Ramsay JO，Silverman BW（2005），功能数据分析，第2版。纽约州施普林格·Zbl 1079.62006号 [22] Ramsay JO、Wickham H、Graves S、Hooker G（2017）《食品与药物功能数据分析》。R包版本2.4.7，http://CRAN.R-project.org/package=fda [23] R核心团队（2017）R：统计计算的语言和环境。奥地利维也纳R统计计算基金会，https://www.R-project.org/ [24] Revolution Analytics（2013）doMC：“多核”包的foreach并行适配器，http://CRAN.R-project.org/package=doMC [25] Revolution Analytics，Weston S（2015）doParallel-foreach并行适配器，用于“并行”包。R包版本1.0.10，http://CRAN.R-project.org/package=doParallel [26] Schmidberger M、Morgan M、Eddelbuettel D、Yu H、Tierney L、Mansmann U（2009）《使用R.J Stat Softw进行并行计算的最新技术》31:1-27·doi:10.18637/jss.v031.i01 [27] Shen Q，Faraway J（2004）具有功能响应的线性模型的F检验。新加坡统计局14:1239-1257·兹比尔1060.62075 [28] SmagaŁ（2017）在应用中使用Box型近似对函数数据进行重复测量分析。REVSTAT（显示）·Zbl 1436.62209号 [29] S原创作者Jim Ramsey R port作者Brian Ripley（2015）pspline缺陷平滑样条线。R包版本1.0-17，http://CRAN.R-project.org/package=pspline [30] Teisseyre P，Kłopotek RA，Mielniczuk J（2016）使用R包regRSM进行高维回归的随机子空间方法。计算统计31:943-972·Zbl 1347.65033号 ·doi:10.1007/s00180-016-0658-2 [31] Venables WN，Ripley BD（2002）《现代应用统计学》，第4版。纽约州施普林格·Zbl 1006.62003号 ·doi:10.1007/978-0-387-21706-2 [32] 王继良，邱继明，缪勒HG（2016），功能数据分析。Ann Rev Stat应用3:257-292·doi:10.1146/annurev-statistics-041715-033624 [33] Wickham H（2009）ggplot2-数据分析的遗留图形。纽约州施普林格·Zbl 1170.62004号 [34] Zhang JT（2011）具有功能响应的线性模型的统计推断。统计Sin 21:1431-1451·Zbl 1236.62081号 ·doi:10.5705/ss.2009.302 [35] Zhang JT（2013）功能数据的方差分析。查普曼和霍尔，伦敦·Zbl 1281.62160号 ·doi:10.1201/b15005 [36] Zhang JT，Chen JW（2007）功能数据的统计推断。安统计35:1052-1079·Zbl 1129.62029号 ·doi:10.1214/00905360000001505 [37] Zhang JT，Liang X（2014）通过全球化逐点F检验对功能数据进行单向方差分析。扫描J统计41:51-71·Zbl 1349.62331号 ·doi:10.1111/sjos.1025 [38] Zhang JT，Cheng MY，Wu HT，Zhou B（2018）功能单向方差分析的新测试及其在缺血性心脏筛查中的应用。计算统计数据分析。https://doi.org/10.1016/j.csda.2018.05.004 ·Zbl 1507.62204号 ·doi:10.1016/j.csda.2018.05.004 此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配，可能包含数据转换错误。在某些情况下，zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献，而不要求完整或完全匹配。