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Advances in Data Analysis and Classification

Erschienen in:

25.05.2019 | Regular Article

A Kendall correlation coefficient between functional data

verfasst von: Dalia Valencia, Rosa E. Lillo, Juan Romo

Erschienen in: Advances in Data Analysis and Classification | Ausgabe 4/2019

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Abstract

Measuring dependence is a very important tool to analyze pairs of functional data. The coefficients currently available to quantify association between two sets of curves show a non robust behavior under the presence of outliers. We propose a new robust numerical measure of association for bivariate functional data. We extend in this paper Kendall coefficient for finite dimensional observations to the functional setting. We also study its statistical properties. An extensive simulation study shows the good behavior of this new measure for different types of functional data. Moreover, we apply it to establish association for real data, including microarrays time series in genetics.

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Titel: A Kendall correlation coefficient between functional data
verfasst von: Dalia Valencia
Rosa E. Lillo
Juan Romo
Publikationsdatum: 25.05.2019
Verlag: Springer Berlin Heidelberg
Erschienen in: Advances in Data Analysis and Classification / Ausgabe 4/2019
Print ISSN: 1862-5347
Elektronische ISSN: 1862-5355
DOI: https://doi.org/10.1007/s11634-019-00360-z

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