補遺 ぱらぱらめくる『Functional Data Analysis with R and MATLAB』
- こちらの記事で、関数解析について勉強した
- 基本、データから基底関数集合の線形和として曲線を平滑化・推定する。複数の曲線について、その曲線を従属変数(従属関数でもよい)の説明情報と見立てるのだが、そのとき、説明情報というのは、位置ごとに値を持っている「点集合としての曲線」とする。その上で、点の横軸の位置ごとに、係数を推定する作業に落とす、ということをやっている(らしい)
- せっかくすべての曲線を等しい基底関数集合の線形和にしたのだから、その線形和を決める係数を説明変数にするというのもアリなのでは…と思うが、それでは何か不都合なのだろうか
- その方が、「スペクトル分解」的に、「情報圧縮」的に、適切な感じがするのだが
- とはいえ、それを考えて、処理を書いて、どちらがよいかを検討するのは、ちょっと作業量が多すぎるので、今は、カーブを点の集合とみなす作戦(fdaパッケージの作戦)を踏襲しておこう
