Quand / où utiliser l'analyse des données fonctionnelles?

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Je suis très nouveau dans l'analyse des données fonctionnelles (FDA). Je suis en train de lire:

Ramsay, James O., et Silverman, Bernard W. (2006), Functional Data Analysis, 2e éd., Springer, New York.

Cependant, je ne sais toujours pas très bien où / quand utiliser la FDA? Quelqu'un pourrait-il me donner un exemple, en particulier dans les études médicales? Je ne sais vraiment pas où / quand appliquer la FDA dans la pratique.

Pour les données de courbe de croissance, nous pouvons utiliser des modèles mixtes non linéaires, pour les données longitudinales, nous pouvons utiliser l'ANOVA à mesures répétées, et pour les données multivariées / données de grande dimension, nous pouvons utiliser PCA, FA, etc. Donc, quand / où sera le meilleur moment / situation pour utiliser la FDA?

Tu.2
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Les courbes de croissance sont l'exemple classique (clustering basé sur la phase et l'amplitude pour les données fonctionnelles Slaets L, Claeskens G, Hubert M, 2012, Computational Statistics & Data Analysis, vol. 56, no. 2012, pp. 2360 - 2374.)
user603
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Il existe de nombreux exemples dans Applied Functional Data Analysis , par les mêmes auteurs.
Vincent Zoonekynd
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Je pense que vous avez soulevé une bonne question, car dans certaines situations naturelles où l'analyse des données fonctionnelles peut être appliquée, il existe des méthodes alternatives que vous proposez.
Michael R. Chernick
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Je pense que cela dépend de la densité de vos données, que vous les considériez plus proches de mesures répétées ou d'une série chronologique - est-ce faux?
Rosser

Réponses:

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L'analyse des données fonctionnelles (FDA) peut modéliser la variation de phase (différences de synchronisation), contrairement aux alternatives que vous mentionnez. Un exemple de variation de phase est la variabilité du moment du début de la puberté chez les enfants. Ignorer la variation de phase (qui est une pratique standard) ne correspond pas à la puberté. La FDA modélise la variation de phase par déformation temporelle, où l'axe du temps est étiré ou compressé localement pour s'adapter à une cible. De cette façon, la FDA peut donner une description réaliste et utile du processus. La FDA nécessite des données relativement denses, mais de nos jours nous les voyons de plus en plus. À mon avis, la FDA a un grand potentiel et est largement sous-utilisée.

Stef van Buuren
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Voilà un exemple très intéressant. Connaissez-vous un article ou un manuel où cet exemple est discuté en détail?
Cm7F7Bb