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焦树浩;罗恩·弗罗斯蒂格;埃尔南多·奥姆巴奥

多组函数数据的过滤公共函数主成分分析。 （英语） Zbl 07832603号

附录申请。统计。 18，编号2，1160-1177（2024）.
小结：局部场电位（LFP）是测量局部皮层区域电活动的信号，从植入皮层表面贴片的多个河豚身上采集。因此，它们可以被视为多组函数数据，其中从一个四极管跨时间周期收集的轨迹被视为一组函数。在许多情况下，多道LFP轨迹既包含全局变化模式（由于信号同步性，大多数组共享），也包含特殊变化模式（仅对一小部分组通用），这种结构对数据机制非常有用。因此，本文的一个目标是开发一种高效的算法，能够捕获和量化全局特征和特性。我们开发了一种新的过滤公共函数主成分（filt-fPCA）方法，这是一种用于多组函数数据的新型森林结构fPCA。所提出的filt-fPCA方法的一个主要优点是能够以灵活的“多分辨率”方式提取公共分量。该方法是高度数据驱动的，不需要“地面真实”数据结构的先验知识，适合分析复杂的多组函数数据。此外，filt-fPCA方法能够为具有正交基函数的多组函数数据生成简约、可解释和高效的函数重建（低重建误差）。本文采用所提出的filt-fPCA方法研究电击（诱导中风）对大鼠大脑同步结构的影响。所提出的滤波器fPCA具有通用性和包容性，可以很容易地应用于分析任何多组功能数据，如多变量功能数据、时空数据和纵向功能数据。

理学硕士：

62件 统计学的应用

关键词：

社区检测;尺寸缩减;功能主成分;多组函数数据;网络过滤;加权网络
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\textit{S.Jiao}等人，Ann.Appl。Stat.18，No.2，1160--1177（2024；Zbl 07832603）
全文： 内政部

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