【摘 要】
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随着计算机储存能力和在线观测技术的提高,当今数据越来越多的以曲线和图像的形式存在.曲线和图像数据两个最显著的特征是高维和相邻数据间高度相关.这些特征使得传统的多元
【机 构】
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华东师范大学统计学院,暨南大学经济学院,广西科技大学理学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(批准号:11571112);教育部博士点基金项目(批准号:20130076110004);上海市优秀学科带头人计划(批准号:14XD1401600);高等学校学科创新引智计划(批准号:B14019);华东师范大学研究生出国(境)短期研修专项基金资助
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随着计算机储存能力和在线观测技术的提高,当今数据越来越多的以曲线和图像的形式存在.曲线和图像数据两个最显著的特征是高维和相邻数据间高度相关.这些特征使得传统的多元统计分析方法不再适合,而函数型数据在处理曲线和图像数据中具有无可比拟的优势.近年来各种各样的函数型数据分析方法得以发展,其中包括数据的对齐、主成分分析、回归、分类、聚类等.本文主要介绍函数型数据回归分析研究的起源、发展及最新进展.具体地,本文首先介绍函数型数据的概念;其次介绍函数型主成分分析方法;再次着重介绍函数型回归模型的估计、变量选择和检验方
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