Simplicial principal component analysis for density functions in Bayes spaces
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Autor:in (Körperschaft)
Publikationsdatum
2016
Typ der Arbeit
Studiengang
Sammlung
Typ
01A - Beitrag in wissenschaftlicher Zeitschrift
Herausgeber:innen
Herausgeber:in (Körperschaft)
Betreuer:in
Übergeordnetes Werk
Computational Statistics & Data Analysis
Themenheft
DOI der Originalpublikation
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Reihe / Serie
Reihennummer
Jahrgang / Band
94
Ausgabe / Nummer
Seiten / Dauer
330-350
Patentnummer
Verlag / Herausgebende Institution
Elsevier
Verlagsort / Veranstaltungsort
Auflage
Version
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Praxispartner:in/Auftraggeber:in
Zusammenfassung
Probability density functions are frequently used to characterize the distributional properties of large-scale database systems. As functional compositions, densities primarily carry relative information. As such, standard methods of functional data analysis (FDA) are not appropriate for their statistical processing. The specific features of density functions are accounted for in Bayes spaces, which result from the generalization to the infinite dimensional setting of the Aitchison geometry for compositional data. The aim is to build up a concise methodology for functional principal component analysis of densities. A simplicial functional principal component analysis (SFPCA) is proposed, based on the geometry of the Bayes space of functional compositions. SFPCA is performed by exploiting the centred log-ratio transform, an isometric isomorphism between and which enables one to resort to standard FDA tools. The advantages of the proposed approach with respect to existing techniques are demonstrated using simulated data and a real-world example of population pyramids in Upper Austria.
Schlagwörter
Fachgebiet (DDC)
Veranstaltung
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Enddatum der Ausstellung
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Enddatum der Konferenz
Datum der letzten Prüfung
ISBN
ISSN
0167-9473
Sprache
Englisch
Während FHNW Zugehörigkeit erstellt
Nein
Zukunftsfelder FHNW
Publikationsstatus
Veröffentlicht
Begutachtung
Peer-Review der ganzen Publikation
Open Access-Status
Closed
Lizenz
Zitation
Hron, K., Menafoglio, A., Templ, M., Hrůzová, K., & Filzmoser, P. (2016). Simplicial principal component analysis for density functions in Bayes spaces. Computational Statistics & Data Analysis, 94, 330–350. https://doi.org/10.1016/j.csda.2015.07.007