RKHS‐based functional nonparametric regression for sparse and irregular longitudinal data
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This paper focuses on sparse and irregular longitudinal data with a scalar response. The predictor consists of sparse and irregular observations on predictor trajectories, potentially contaminated with measurement errors. For this type of data, Yao, Müller, & Wang (2005a) proposed a principal components analysis through conditional expectation (PACE) approach, which is capable of predicting each predictor trajectory based on sparse and irregular observations. Nonparametric functional data analysis provides an attractive alternative due to its high flexibility. Early work includes functional additive models as in Müller & Yao (2008) and Ferraty & Vieu (2006), which are mainly based on kernel smoothing methods. In this work, we propose a new functional nonparametric regression framework based on reproducing kernel Hilbert spaces (RKHS). The proposed method involves two steps. The first step is to estimate each predictor trajectory based on sparse and irregular observations using PACE. The second step is to conduct a RKHS‐based nonparametric regression using the estimated predictor trajectories. Our approach shows improvement over existing methods in simulation studies as well as in a real data example. The Canadian Journal of Statistics 42: 204–216; 2014 © 2014 Statistical Society of Canada
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle