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Journal of multivariate analysis 9건

  1. [해외논문]   Editorial Board  


    Journal of multivariate analysis v.163 ,pp. IFC , 2018 , 0047-259x ,

    초록

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  2. [해외논문]   Editorial Board   SCI SCIE


    Journal of multivariate analysis v.163 ,pp. IFC - IFC , 2018 , 0047-259x ,

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  3. [해외논문]   Inverse regression approach to robust nonlinear high-to-low dimensional mapping   SCI SCIE

    Perthame, Emeline (Univ. Grenoble Alpes, Inria, CNRS, LJK, 38000 Grenoble, France ) , Forbes, Florence (Univ. Grenoble Alpes, Inria, CNRS, LJK, 38000 Grenoble, France ) , Deleforge, Antoine (Inria, Rennes, France)
    Journal of multivariate analysis v.163 ,pp. 1 - 14 , 2018 , 0047-259x ,

    초록

    Abstract The goal of this paper is to address the issue of nonlinear regression with outliers, possibly in high dimension, without specifying the form of the link function and under a parametric approach. Nonlinearity is handled via an underlying mixture of affine regressions. Each regression is encoded in a joint multivariate Student distribution on the responses and covariates. This joint modeling allows the use of an inverse regression strategy to handle the high dimensionality of the data, while the heavy tail of the Student distribution limits the contamination by outlying data. The possibility to add a number of latent variables similar to factors to the model further reduces its sensitivity to noise or model misspecification. The mixture model setting has the advantage of providing a natural inference procedure using an EM algorithm. The tractability and flexibility of the algorithm are illustrated in simulations and real high-dimensional data with good performance that compares favorably with other existing methods.

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  4. [해외논문]   PCA-based estimation for functional linear regression with functional responses   SCI SCIE

    Imaizumi, Masaaki (Institute of Statistical Mathematics, 10–3 Midori-cho, Tachikawa, Tokyo 190–8562, Japan ) , Kato, Kengo (Graduate School of Economics, University of Tokyo, 7–3–1 Hongo, Bunkyo-ku, Tokyo 113–0033, Japan)
    Journal of multivariate analysis v.163 ,pp. 15 - 36 , 2018 , 0047-259x ,

    초록

    Abstract This paper studies a regression model where both predictor and response variables are random functions. We consider a functional linear model where the conditional mean of the response variable at each time point is given by a linear functional of the predictor variable. In this paper, we are interested in estimation of the integral kernel b ( s , t ) of the conditional expectation operator, where s is an output variable while t is a variable that interacts with the predictor variable. This problem is an ill-posed inverse problem, and we consider two estimators based on functional principal component analysis (PCA). We show that under suitable regularity conditions, an estimator based on the single truncation attains the convergence rate for the integrated squared error that is characterized by smoothness of the function b ( s , t ) in t together with the decay rate of the eigenvalues of the covariance operator, but the rate does not depend on the smoothness of b ( s , t ) in s . This rate is shown to be minimax optimal, and consequently smoothness of b ( s , t ) in s does not affect difficulty of estimating b . We also consider an alternative estimator based on the double truncation, and provide conditions under which the alternative estimator attains the optimal rate. We conduct simulations to verify the performance of PCA-based estimators in the finite sample. Finally, we apply our estimators to investigate the relation between the lifetime pattern of working hours and total income, and the relation between the electricity spot price and the wind power in-feed.

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  5. [해외논문]   Functional envelope for model-free sufficient dimension reduction   SCI SCIE

    Zhang, Xin (Department of Statistics, Florida State University, Tallahassee, FL 32312, USA ) , Wang, Chong (Department of Statistics, North Carolina State University, Raleigh, NC 27695, USA ) , Wu, Yichao (Department of Mathematics, Statistics, and Computer Science, University of Illinois at Chicago, Chicago, IL 60607, USA)
    Journal of multivariate analysis v.163 ,pp. 37 - 50 , 2018 , 0047-259x ,

    초록

    Abstract In this article, we introduce the functional envelope for sufficient dimension reduction and regression with functional and longitudinal data. Functional sufficient dimension reduction methods, especially the inverse regression estimation family of methods, usually involve solving generalized eigenvalue problems and inverting the infinite-dimensional covariance operator. With the notion of functional envelope, essentially a special type of sufficient dimension reduction subspace, we develop a generic method to circumvent the difficulties in solving the generalized eigenvalue problems and inverting the covariance directly. We derive the geometric characteristics of the functional envelope and establish the asymptotic properties of related functional envelope estimators under mild conditions. The functional envelope estimators have shown promising performance in extensive simulation studies and real data analysis.

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  6. [해외논문]   Function-on-function regression with thousands of predictive curves   SCI SCIE

    Qi, Xin (Department of Mathematics and Statistics, Georgia State University, 30 Pryor Street, Atlanta, GA 30303, United States ) , Luo, Ruiyan (Division of Epidemiology and Biostatistics, Georgia State University School of Public Health, 140 Decatur Street SE, Atlanta, GA 30303, United States)
    Journal of multivariate analysis v.163 ,pp. 51 - 66 , 2018 , 0047-259x ,

    초록

    Abstract With the advance of technology, thousands of curves can be simultaneously recorded by electronic devices, such as simultaneous EEG and fMRI data. To study the relationship between these curves, we consider a functional linear regression model with functional response and functional predictors, where the number of predictive curves is much larger than the sample size. The high dimensionality of this problem poses theoretical and practical difficulties for the existing methods, including estimation inconsistency and prediction inaccuracy. Motivated by the simultaneous EEG and fMRI data, we focus on models with sparsity structures where most of the coefficient functions of the predictive curves have small norms. To take advantage of this sparsity structure and the smoothness of coefficient functions, we propose a simultaneous sparse-smooth penalty which is incorporated into a generalized functional eigenvalue problem to obtain estimates of the model. We establish the asymptotic upper bounds for the prediction and estimation errors as both the sample size and the number of predictive curves go to infinity. We implement the proposed method in the R package FRegSigComp. Simulation studies show that the proposed method has good predictive performance for models with sparsity structures. The proposed method is applied to a simultaneous EEG and fMRI dataset.

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  7. [해외논문]   Local half-region depth for functional data   SCI SCIE

    Agostinelli, Claudio
    Journal of multivariate analysis v.163 ,pp. 67 - 79 , 2018 , 0047-259x ,

    초록

    Abstract Data depth has proved successful in the analysis of multivariate data sets, e.g., for deriving an overall center and assigning ranks to the observed units. Two key features are the directions of the ordering, from the center towards the outside, and the recognition of a unique center irrespective of the distribution being unimodal or multimodal. These properties derive from the monotonicity of the ranks that decrease along any ray from the deepest point. Recently, a wider framework allowing for the identification of partial centers was suggested in Agostinelli (2011). The corresponding generalized depth functions, called local depth functions , can record local fluctuations and be used for mode detection, identification of components in mixture models, and cluster analysis. As functional data are becoming more common, LOpez-Pintado and Romo (2011) recently proposed a notion of half-region depth suited for functional data and for high-dimensional data. Here, we propose a local version of this concept, we study its theoretical properties, we define new similarity measures based on it, and we illustrate its behavior with examples based on real data sets.

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  8. [해외논문]   Extreme-value limit of the convolution of exponential and multivariate normal distributions: Link to the HUsler–Reiß distribution   SCI SCIE

    Krupskii, Pavel (CEMSE Division, King Abdullah University of Science and Technology, Thuwal 23955-6900, Saudi Arabia ) , Joe, Harry (Department of Statistics, University of British Columbia, 2207 Main Mall, Vancouver, BC, Canada V6T 1Z4 ) , Lee, David (Department of Statistics, University of British Columbia, 2207 Main Mall, Vancouver, BC, Canada V6T 1Z4 ) , Genton, Marc G. (CEMSE Division, King Abdullah University of Science and Technology, Thuwal 23955-6900, Saudi Arabia)
    Journal of multivariate analysis v.163 ,pp. 80 - 95 , 2018 , 0047-259x ,

    초록

    Abstract The multivariate HUsler–Reiß copula is obtained as a direct extreme-value limit from the convolution of a multivariate normal random vector and an exponential random variable multiplied by a vector of constants. It is shown how the set of HUsler–Reiß parameters can be mapped to the parameters of this convolution model. Assuming there are no singular components in the HUsler–Reiß copula, the convolution model leads to exact and approximate simulation methods. An application of simulation is to check if the HUsler–Reiß copula with different parsimonious dependence structures provides adequate fit to some data consisting of multivariate extremes.

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  9. [해외논문]   The Laplace transform ( det s ) − p exp tr ( s − 1 w ) and the existence of non-central Wishart distributions   SCI SCIE

    Letac, Gé (Institut de mathématiques de Toulouse, Université) , rard (Paul-Sabatier, 31062, Toulouse, France ) , Massam, Hé (Department of Mathematics and Statistics, York University, Toronto, Ontario, Canada M3J 1P3) , lè , ne
    Journal of multivariate analysis v.163 ,pp. 96 - 110 , 2018 , 0047-259x ,

    초록

    Abstract The problem considered in this paper is to find when the non-central Wishart distribution, defined on the cone P d ¯ of positive semidefinite matrices of order d and with a real-valued shape parameter p , does exist. This can be reduced to the study of the measures m ( n , k , d ) defined on P d ¯ and with Laplace transform ( det s ) − n ∕ 2 exp tr ( s − 1 w ) , where n is an integer and w = diag ( 0 , … , 0 , 1 , … , 1 ) has order d and rank k . Our two main results are the following: we compute m ( d − 1 , d , d ) and we show that neither m ( d − 2 , d , d ) nor m ( d − 2 , d − 1 , d ) exists. These facts solve the problems of the existence and computation of these non-central Wishart distributions.

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