ID | 11526 |
JaLCDOI | |
Sort Key | 4
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フルテキストURL | |
著者 |
山西 芳裕
岡山大学
田中 豊
岡山大学
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抄録 | In functional principal component analysis (PCA), we treat the data that consist of functions not of vectors (Ramsay and Silverman, 1997). It is an attractive methodology, because we often meet the cases where we wish to apply PCA to such data. But, to make this method widely useful, it is desirable to study advantages and disadvantages in actual applications. As alternatives to functional PCA, we may consider multivariate PCA applied to 1) original observation data, 2) sampled functional data with appropriate intervals, and 3) coefficients of basis function expansion. Theoretical and numerical comparison is made among ordinary functional PCA, penalized functional PCA and the above three multivariate PCA.
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キーワード | Functional data
Multivariate data
Principal component analysis
Eigenvalue
Eigenvecotor
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出版物タイトル |
岡山大学環境理工学部研究報告
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発行日 | 2001-02-28
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巻 | 6巻
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号 | 1号
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出版者 | 岡山大学環境理工学部
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出版者(別表記) | Faculty of Environmental Science and Technology, Okayama University
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開始ページ | 25
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終了ページ | 34
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ISSN | 1341-9099
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NCID | AN10529213
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資料タイプ |
紀要論文
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OAI-PMH Set |
岡山大学
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言語 |
英語
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論文のバージョン | publisher
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NAID | |
Eprints Journal Name | fest
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