Methods for scalar-on-function regression.
Methods for scalar-on-function regression.
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DOI：
10.1111/insr.12163
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发表时间：
2017-08
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Ogden RT
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Reiss PT;Goldsmith J;Shang HL;Ogden RT
近年来，功能数据分析（FDA）领域的活动呈爆炸式增长，其中曲线，光谱，图像等被认为是基本的功能数据单元。在FDA的一个中心问题是如何拟合回归模型与标量响应和功能数据点作为预测。我们回顾了解决这一问题的一些主要方法，将基本模型类型分为线性、非线性和非参数。我们讨论了公开可用的软件包，并通过应用于功能磁共振成像数据集来说明一些程序。
Recent years have seen an explosion of activity in the field of functional data analysis (FDA), in which curves, spectra, images, etc. are considered as basic functional data units. A central problem in FDA is how to fit regression models with scalar responses and functional data points as predictors. We review some of the main approaches to this problem, categorizing the basic model types as linear, nonlinear and nonparametric. We discuss publicly available software packages, and illustrate some of the procedures by application to a functional magnetic resonance imaging dataset.
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DOI：
10.1016/j.chemolab.2010.09.007
发表时间：
2010-12-15
影响因子：
3.9
作者：
Aguilera, Ana M.;Escabias, Manuel;Saporta, Gilbert
通讯作者：
Saporta, Gilbert
影响因子：
1.6
作者：
Aneiros-Perez, German;Vieu, Philippe
通讯作者：
Vieu, Philippe
影响因子：
0.8
作者：
Aneiros-Perez, German;Vieu, Philippe
通讯作者：
Vieu, Philippe
影响因子：
1.2
作者：
Burba, Florent;Ferraty, Frederic;Vieu, Philippe
通讯作者：
Vieu, Philippe
影响因子：
4.5
作者：
Cai, T. Tony;Hall, Peter
通讯作者：
Hall, Peter