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2021 | OriginalPaper | Buchkapitel

Measuring and Testing Mutual Dependence for Functional Data

verfasst von : Tomasz Górecki, Mirosław Krzyśko, Waldemar Wołyński

Erschienen in: Data Analysis and Rationality in a Complex World

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

In this paper, measures of mutual independence of many-vector random processes were defined. Based on these measures, permutation tests of mutual independence of these random processes were also given. The properties of the described methods were presented using simulation studies for univariate and multivariate processes.

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Literatur
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Gretton A., Bousquet O., Smola A., and Schölkopf B.: Measuring statistical dependence with Hilbert-Schmidt norms. In: Jain, S., Simon, H.U., Tomita, E. (eds.) Algorithmic Learning Theory. ALT 2005. Lecture Notes in Computer Science, vol. 3734, pp. 63–77. Springer, Berlin, Heidelberg (2005)
Horváth, L., Kokoszka, P.: Inference for Functional Data with Applications. Springer (2012)
Jin, Z., Matteson, D.S.: Generalizing distance covariance to measure and test multivariate mutual dependence via complete and incomplete V-statistics. J. Multivariate Anal. 168, 304–322 (2018)MathSciNetCrossRef
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Ramsay, J.O., Silverman, B.W.: Functional Data Analysis, 2nd edn. Springer (2005)
Székely, G.J., Rizzo, M.L., Bakirov, N.K.: Measuring and testing dependence by correlation of distances. Ann. Stat. 35, 2769–2794 (2007)MathSciNetCrossRef
Todorov, V., Pires, A.M.: Comparative performance of several robust linear discriminant analysis methods. Revstat. Stat. J. 5, 63–83 (2007)MathSciNetMATH
Metadaten
Titel
Measuring and Testing Mutual Dependence for Functional Data
verfasst von
Tomasz Górecki
Mirosław Krzyśko
Waldemar Wołyński
Copyright-Jahr
2021
Buch
Data Analysis and Rationality in a Complex World

Print ISBN: 978-3-030-60103-4

Electronic ISBN: 978-3-030-60104-1

Copyright-Jahr: 2021

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-030-60104-1_8

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