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.
Google Scholar
Friedman J. H. (1989), Regularized Discriminant Analysis., “J. Amer. Statist. Assoc.” 84, p. 165.
Google Scholar
Krzyśko M., Waszak Ł. (2013), Canonical correlation analysis for functional data, “Biometrical Letters”.
Google Scholar
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.
Google Scholar
Ramsay J.O., Silverman B.W. (2005), Functional Data Analysis, Second Edition. Springer.
Google Scholar
Shmueli G. (2010), To explain or to predict?, “Statistical Science” 25(3), p. 289–310.
Google Scholar
The online database of the World Bank: http://data.worldbank.org/
Google Scholar
Pobrania
Opublikowane
Jak cytować
Numer
Dział
