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Improving prediction performance of stellar parameters using functional models

机译：使用功能模型改善恒星参数的预测性能

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This paper investigates the problem of prediction of stellar parameters, based on the star's electromagnetic spectrum. The knowledge of these parameters permits to infer on the evolutionary state of the star. From a statistical point of view, the spectra of different stars can be represented as functional data. Therefore, a two-step procedure decomposing the spectra in a functional basis combined with a regression method of prediction is proposed. We also use a bootstrap methodology to build prediction intervals for the stellar parameters. A practical application is also provided to illustrate the numerical performance of our approach.
机译：本文研究了基于恒星电磁频谱的恒星参数预测问题。这些参数的知识可以推断出恒星的演化状态。从统计角度来看，不同恒星的光谱可以表示为功能数据。因此，提出了结合功能的预测回归方法在功能上分解光谱的两步过程。我们还使用引导方法为恒星参数建立预测间隔。还提供了一个实际应用程序来说明我们方法的数值性能。

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