Fugu-MT 論文翻訳(概要): On the estimation of the number of components in multivariate functional principal component analysis

論文の概要: On the estimation of the number of components in multivariate functional principal component analysis

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.04540v2
Date: Fri, 12 Jul 2024 16:53:56 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-07-16 05:46:55.504540
Title: On the estimation of the number of components in multivariate functional principal component analysis
Title（参考訳）: 多変量機能主成分分析における成分数推定について
Authors: Steven Golovkine, Edward Gunning, Andrew J. Simpkin, Norma Bargary,
Abstract要約: 保持する主成分の数の選定を検討するため, 広範囲なシミュレーションを行った。本研究では,各単変量機能特徴に対する分散説明しきい値のパーセンテージを用いた従来の手法は信頼性が低いことを示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
Abstract: Happ and Greven (2018) developed a methodology for principal components analysis of multivariate functional data for data observed on different dimensional domains. Their approach relies on an estimation of univariate functional principal components for each univariate functional feature. In this paper, we present extensive simulations to investigate choosing the number of principal components to retain. We show empirically that the conventional approach of using a percentage of variance explained threshold for each univariate functional feature may be unreliable when aiming to explain an overall percentage of variance in the multivariate functional data, and thus we advise practitioners to be careful when using it.
Abstract（参考訳）: Happ and Greven (2018) は、異なる次元領域で観測されたデータに対する多変量関数データの主成分分析のための方法論を開発した。彼らのアプローチは、各単変数機能特徴に対する単変数機能主成分の推定に依存する。本稿では,保持する主成分数を選択するための広範囲なシミュレーションについて述べる。本研究では,多変量機能データにおける分散の全体的パーセンテージを説明するために,各単変量機能特徴に対して,従来の分散説明しきい値を用いた手法は信頼できない可能性があることを実証的に示す。

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