論文の概要: Individualized Dynamic Model for Multi-resolutional Data
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.12392v2
- Date: Wed, 22 Nov 2023 02:18:59 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-23 11:37:11.190844
- Title: Individualized Dynamic Model for Multi-resolutional Data
- Title(参考訳): マルチレゾリューションデータのための個別化動的モデル
- Authors: Jiuchen Zhang, Fei Xue, Qi Xu, Jung-Ah Lee, and Annie Qu
- Abstract要約: 低解像度の時系列のアンサンプル計測を補間するために、不規則な多重解像度時系列データに対する個別化動的潜在因子モデルを提案する。
提案した推定器の積分誤差境界を提供し,B-スプライン近似法を用いて収束率を導出する。
シミュレーションとスマートウォッチデータへの適用は,既存手法と比較して,提案手法の優れた性能を示すものである。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 11.18620375048622
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Mobile health has emerged as a major success in tracking individual health
status, due to the popularity and power of smartphones and wearable devices.
This has also brought great challenges in handling heterogeneous,
multi-resolution data which arise ubiquitously in mobile health due to
irregular multivariate measurements collected from individuals. In this paper,
we propose an individualized dynamic latent factor model for irregular
multi-resolution time series data to interpolate unsampled measurements of time
series with low resolution. One major advantage of the proposed method is the
capability to integrate multiple irregular time series and multiple subjects by
mapping the multi-resolution data to the latent space. In addition, the
proposed individualized dynamic latent factor model is applicable to capturing
heterogeneous longitudinal information through individualized dynamic latent
factors. In theory, we provide the integrated interpolation error bound of the
proposed estimator and derive the convergence rate with B-spline approximation
methods. Both the simulation studies and the application to smartwatch data
demonstrate the superior performance of the proposed method compared to
existing methods.
- Abstract(参考訳): モバイル健康は、スマートフォンやウェアラブルデバイスの人気とパワーのために、個人の健康状態を追跡する上で大きな成功を収めている。
これはまた、個人から収集された不規則な多変量測定により、モバイルの健康に至るところで発生する不均一で多分解能データを扱う際にも大きな課題をもたらした。
本稿では,不規則な多重解像度時系列データに対する個人化動的潜在因子モデルを提案する。
提案手法の主な利点は,マルチレゾリューションデータを潜在空間にマッピングすることにより,複数の不規則時系列と複数の被写体を統合できる点である。
さらに,提案する個別化動的潜在性因子モデルは,個別化動的潜在性因子を介して不均質な縦断情報を取得することに応用できる。
理論上,提案する推定器の積分補間誤差境界を提供し,b-スプライン近似法を用いて収束率を導出する。
シミュレーション研究とスマートウォッチデータへの適用は,提案手法の既存手法と比較して優れた性能を示している。
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