【摘 要】
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函数型数据的主成分分析(FPCA)已经成功应用在许多领域,但它主要研究的是单样本问题。本文详细讨论了一种新近发展的函数型数据分析的理论——函数型共同主成分(CFPC)分析方
【基金项目】
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国家教育部社科研究规划项目《数据挖掘中关联规则的统计研究及应用》(06JA910003)
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函数型数据的主成分分析(FPCA)已经成功应用在许多领域,但它主要研究的是单样本问题。本文详细讨论了一种新近发展的函数型数据分析的理论——函数型共同主成分(CFPC)分析方法,它主要应用于检验两组函数型随机样本的分布情况。CFPC方法的理论基础是将两组函数型样本进行Karhunen-Loève(KL)展开,并用Bootstrap方法检验两组样本的均值函数、特征值和特征函数的一致性。最后,我们对CFPC的理论研究和应用前景进行了展望。
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