汉斯·格奥尔格米勒;杨文静 稀疏采样高斯过程的动力学关系。 （英语） Zbl 1203.62149号 测试 19，第1期，1-29页（2010年）. 摘要：在纵向研究中，通常从受试者样本中观察重复的测量数据，其中在不规则的时间进行有噪声的测量，每个受试者的测量次数随机。通常，一个合理的假设是，数据是由平滑的潜在随机过程的轨迹生成的。在某些情况下，人们观察由多元随机过程生成的多元时间过程。为了理解底层过程的性质，将一个过程在某个时间的值与另一个时间的假设值联系起来，并将多变量轨迹的不同组件在同一时间或为每个轨迹选择的特定时间所假设的值联系起来。此外，对这些关系的评估将允许预测个人轨迹的未来值。例如，在增长曲线的情况下，轨迹的导数通常比时间进程本身更具信息性。因此，研究稀疏数据导数的估计是非常有趣的。这种估计程序允许研究同一轨迹内导数和轨迹水平之间以及多变量轨迹组件之间的时间动态关系。回顾和扩展了最近的工作，我们证明了相应的经验动力系统的估计，并证明了预测和动力传递函数的渐近一致性。我们通过对血压与体重指数关系的纵向功能数据动力学的研究，说明了由此产生的预测程序和经验一阶微分方程。 引用于9评论引用于7文件 MSC公司： 2009年6月26日 非马尔可夫过程：估计 6220国集团 非参数推理的渐近性质 62M99型 随机过程推断 第62页第10页 统计学在生物学和医学中的应用；元分析 软件：通用网络;fda（右） PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{H.-G.米勒}和\textit{W.杨}，测试19，第1号，1-29（2010；Zbl 1203.62149） 全文： 内政部 参考文献： [1] Ash RB，Gardner MF（1975）随机过程主题。概率与数理统计，第27卷。学术出版社[Harcourt Brace Jovanovich Publishers]，纽约 [2] Besse P，Ramsay JO（1986）抽样函数的主成分分析。《心理测量学》51:285–311·Zbl 0623.62048号 ·doi:10.1007/BF02293986 [3] Cai T，Hall P（2006），函数线性回归预测。安统计34:2159–2179·兹比尔1106.62036 ·doi:10.1214/009053600000830 [4] 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