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Multivariate functional outlier detection

机译：多元功能离群值检测

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Functional data are occurring more and more often in practice, and various statistical techniques have been developed to analyze them. In this paper we consider multivariate functional data, where for each curve and each time point a -dimensional vector of measurements is observed. For functional data the study of outlier detection has started only recently, and was mostly limited to univariate curves . In this paper we set up a taxonomy of functional outliers, and construct new numerical and graphical techniques for the detection of outliers in multivariate functional data, with univariate curves included as a special case. Our tools include statistical depth functions and distance measures derived from them. The methods we study are affine invariant in -dimensional space, and do not assume elliptical or any other symmetry.
机译：在实践中，功能数据越来越多地出现，并且已经开发了各种统计技术来对其进行分析。在本文中，我们考虑了多元函数数据，其中对于每个曲线和每个时间点，都可以观察到测量的三维矢量。对于功能数据，离群值检测的研究仅在最近才开始，并且主要限于单变量曲线。在本文中，我们建立了功能离群值的分类法，并构建了用于检测多元函数数据中离群值的新数值和图形技术，其中单变量曲线是一个特例。我们的工具包括统计深度函数和从中得出的距离度量。我们研究的方法在维空间中是仿射不变的，并且不假定椭圆形或任何其他对称性。

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