Functional data are typically modeled as sampled paths of smooth stochastic processes in order to mitigate the fact that they are often observed discretely and noisily, occasionally irregularly and sparsely. The required smoothness allows for the use of smoothing techniques but excludes many stochastic processes, most notably diffusion processes. Such processes would otherwise be well within the realm of functional data analysis, at least under complete observation. In this short note we demonstrate that a simple modification of existing methods allows for the functional data analysis of processes with nowhere differentiable sample paths, even when these are discretely and noisily observed, including under irregular and sparse designs. By way of simulation it is shown that this is not a theoretical curiosity, but can work well in practice, hinting at potential closer links with the field of diffusion inference.


翻译:功能数据通常以光滑随机过程的抽样路径为模型模型,以便减轻以下事实,即经常以离散和静默的方式、偶尔以不定期和稀少的方式观测这些数据;所需的顺畅性允许使用平滑技术,但排除了许多随机过程,最明显的是扩散过程;否则,这些过程将完全属于功能数据分析领域,至少是完整观察的范围;在本简短的说明中,我们表明,对现有方法进行简单修改,就能够对过程进行功能性数据分析,而没有不同样路径,即使这些样径是分散和静默地观测的,包括在非常规和稀有的设计下观测。模拟表明,这不是一种理论好奇心,但在实践中可以很好地发挥作用,暗示着与扩散推断领域可能更密切的联系。

0
下载
关闭预览

相关内容

【干货书】机器学习速查手册,135页pdf
专知会员服务
125+阅读 · 2020年11月20日
神经常微分方程教程,50页ppt,A brief tutorial on Neural ODEs
专知会员服务
70+阅读 · 2020年8月2日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
150+阅读 · 2019年10月12日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
103+阅读 · 2019年10月9日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
【电子书推荐】Data Science with Python and Dask
专知会员服务
43+阅读 · 2019年6月1日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
25+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
CCF A类 | 顶级会议RTSS 2019诚邀稿件
Call4Papers
10+阅读 · 2019年4月17日
IEEE | DSC 2019诚邀稿件 (EI检索)
Call4Papers
10+阅读 · 2019年2月25日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
人工智能 | 国际会议/SCI期刊约稿信息9条
Call4Papers
3+阅读 · 2018年1月12日
【推荐】TensorFlow手把手CNN实践指南
机器学习研究会
5+阅读 · 2017年8月17日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Arxiv
0+阅读 · 2021年7月19日
Arxiv
0+阅读 · 2021年7月15日
On Feature Normalization and Data Augmentation
Arxiv
15+阅读 · 2020年2月25日
VIP会员
相关VIP内容
【干货书】机器学习速查手册,135页pdf
专知会员服务
125+阅读 · 2020年11月20日
神经常微分方程教程,50页ppt,A brief tutorial on Neural ODEs
专知会员服务
70+阅读 · 2020年8月2日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
150+阅读 · 2019年10月12日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
103+阅读 · 2019年10月9日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
【电子书推荐】Data Science with Python and Dask
专知会员服务
43+阅读 · 2019年6月1日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员