Jądrowa funkcjonalna analiza korelacji kanonicznych
DOI:
https://doi.org/10.18778/0208-6018.325.12Słowa kluczowe:
Dane funkcjonalne, Analiza korelacji kanonicznych, JądroAbstrakt
W ostatnich latach wiele uwagi poświęca się analizie korelacji kanonicznych dla danych reprezentowanych przez funkcje lub krzywe. Takie dane są nazywane w literaturze danymi funkcjonalnymi (Ramsay i Silverman, 2005) i są obszarem wielu zainteresowań badawczych. Przykłady danych funkcjonalnych można znaleźć w wielu praktycznych zastosowaniach, takich jak medycyna, ekonomia, meteorologia i wiele innych. Niestety wielowymiarowe metody korelacji kanonicznych nie mogą być bezpośrednio zastosowane do danych funkcjonalnych, z uwagi na wymiar i trudności związane z uwzględnieniem korelacji i kolejności danych funkcjonalnych. Problem konstrukcji korelacji i zmiennych kanonicznych dla danych funkcjonalnych został zapoczątkowany przez Leurgansa i in. (1993), a następnie rozwinięty przez Ramsaya i Silvermana (2005). W tym artykule proponujemy nową metodę konstrukcji korelacji i zmiennych kanonicznych dla danych funkcjonalnych.
Pobrania
Bibliografia
Aronszajn N. (1950), Theory of reproducing kernels, “Trans. Amer. Math. Soc.” 68, p. 337–404.
Friedman J. H. (1989), Regularized Discriminant Analysis., “J. Amer. Statist. Assoc.” 84, p. 165.
Krzyśko M., Waszak Ł. (2013), Canonical correlation analysis for functional data, “Biometrical Letters”.
Leurgans S.E., Moyeed R.A., Silverman B.W. (1993), Canonical correlation analysis when the data are curves, “Journal of the Royal Statistical Society”, Series B 55, p. 725–740.
Ramsay J.O., Silverman B.W. (2005), Functional Data Analysis, Second Edition. Springer.
Shmueli G. (2010), To explain or to predict?, “Statistical Science” 25(3), p. 289–310.
The online database of the World Bank: http://data.worldbank.org/
Pobrania
Opublikowane
Numer
Dział
Jak cytować
