多元功能数据的错位同时推断
摘要：不匹配的多元函数数据的推断——摘要翻译 建模形状不同的多元函数数据是一个重要的问题。本文中，我们引入了一种新的适用于多元函数数据的模型类，其中包括了通过非线性变换隐含高斯变量来建模形状差异以及通过高斯过程来建模形状差异。为了建模样本坐标之间的交叉协方差，我们引入了一类适用于多元函数数据建模的低维交叉协方差结构。我们提出了一种基于最大似然估计的模型参数估计方法，并将该方法应用于三个数据集。第一个数据集来自动作跟踪系统，其中跟踪了大量身体标记物的三维空间位置随时间的变化。第二个数据集包含了丹麦男孩的身高和体重测量数据。第三个数据集包含了一个控制的避障实验中的三维空间手部路径。我们使用所开发的方法来估计交叉协方差结构，并使用分类设置来证明该方法在处理不匹配的曲线数据方面优于现有的方法。
作者：Niels Lundtorp Olsen, Bo Markussen, Lars Lau Rak^et
论文ID：1606.03295
分类：Applications
分类简称：stat.AP
提交时间：2023-01-23