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Maximal autocorrelation functions in functional data analysis

机译:功能数据分析中的最大自相关函数

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摘要

This paper proposes a new factor rotation for the context of functional principal components analysis. This rotation seeks to re-express a functional subspace in terms of directions of decreasing smoothness as represented by a generalized smoothing metric. The rotation can be implemented simply and we show on two examples that this rotation can improve the interpretability of the leading components.
机译:本文针对功能主成分分析提出了一种新的因子轮换方法。该旋转力图按照由平滑化度量表示的平滑度降低的方向重新表达功能子空间。旋转可以很容易地实现,我们在两个示例中展示了这种旋转可以提高主要组件的可解释性。

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