나는 매우 기능적인 데이터 분석 (FDA)의 새로운. 내가 읽고있다:
Ramsay, James O. 및 Silverman, Bernard W. (2006), Functional Spring Analysis, 2nd ed., Springer, New York.
그러나 FDA가 언제 어디에서 언제 사용해야하는지 잘 모르겠습니다. 누군가가 특히 의학 연구에서 예를 들어 주시겠습니까? 실제로 FDA를 어디에 / 언제 적용해야하는지 모르겠습니다.
성장 곡선 데이터의 경우 비선형 혼합 모델을 사용할 수 있고, 세로 데이터의 경우 반복 측정 ANOVA를 사용할 수 있으며, 다변량 데이터 / 고차원 데이터의 경우 PCA, FA 등을 사용할 수 있습니다. / FDA 사용 상황?
답변
FDA (Functional Data Analysis)는 위상 변동 (타이밍의 차이)을 모델링 할 수 있지만 언급 한 대안으로는 불가능합니다. 위상 변이의 예는 소아에서 사춘기가 시작될 때의 타이밍 변동입니다. 사변형 (표준 관행)을 무시하면 사춘기가 잘못됩니다. FDA는 시간 왜곡에 의해 위상 변화를 모델링하며, 시간 축은 목표에 맞게 로컬로 확장되거나 압축됩니다. 이런 식으로 FDA는 공정에 대해 사실적이고 유용한 설명을 제공 할 수 있습니다. FDA는 상대적으로 밀도가 높은 데이터를 요구하지만 요즘에는 점점 더 많이보고 있습니다. 제 생각에 FDA는 큰 잠재력을 가지고 있으며 크게 활용되지 않습니다.