Functional data analysis and related topics
Project goals
Statistical methodologies dealing with functional data are called Functional Data Analysis (FDA), where the term “functional” emphasizes the fact that the data are functions characterizing the curves and surfaces. Theoretical aspects of FDA will be developed in more details, especially connected to the practical situations. Our aim is to take up these challenges by giving both theoretical and practical supports for more flexible models. Since the standard multivariate statistical methods often fail to handle functional data, we focus on new generalizations able to extract relevant information from these data. Such methods are e.g. kernel methods in regression models and survival analysis, spline models in shape and image analysis and statistical analysis of probability density functions using logratio methodology of compositional data.
Keywords
functional datakernel estimationhazard functionshape analysisBayes spaceAitchison geometry
Public support
Provider
Czech Science Foundation
Programme
Standard projects
Call for proposals
Standardní projekty 19 (SGA0201500001)
Main participants
Masarykova univerzita / Přírodovědecká fakulta
Univerzita Palackého v Olomouci / Přírodovědecká fakultaContest type
VS - Public tender
Contract ID
15-06991S
Alternative language
Project name in Czech
Analýza funkcionálních dat a související témata
Annotation in Czech
Statistické metodologie zabývající se funkcionálními daty jsou nazývány analýzami funkcionálních dat (FDA), přičemž termínem "funkcionální" je zdůrazněna skutečnost, že data jsou tvořena funkcemi popisujícími křivky a plochy. V projektu budou detailně rozvíjeny teoretické stránky FDA související především s praktickými problémy. Naším cílem je zabývat se těmito úkoly tak, abychom podali teoretický i praktický návod pro tvorbu flexibilnějších modelů. Vzhledem k tomu, že standardní vícerozměrné statistické metody často selhávají při aplikaci na funkcionální data, zaměříme se na zobecnění, která umožní využít relevantní informace z těchto dat. Takovými metodami jsou např. jádrové metody v regresních modelech a analýze přežití, splajnové modely v analýze tvaru a obrazu a statistická analýza hustot pravděpodobností pomocí logratio metodiky kompozičních dat.
Scientific branches
Completed project evaluation
Provider evaluation
U - Uspěl podle zadání (s publikovanými či patentovanými výsledky atd.)
Project results evaluation
1. Within solution of the grant have been suggested new interesting stochastic methods and created interesting applications. 2. Information from the investigators are adequate. 3. Several results are of applied character with an impact on technology and biomedicine. 4. Within the project there were published 17 papers, 14 of them in journals with so called impact factor. 5. I cannot judge.
Solution timeline
Realization period - beginning
Jan 1, 2015
Realization period - end
Dec 31, 2017
Project status
U - Finished project
Latest support payment
Apr 27, 2017
Data delivery to CEP
Confidentiality
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Data delivery code
CEP18-GA0-GA-U/02:1
Data delivery date
May 4, 2018
Finance
Total approved costs
7,762 thou. CZK
Public financial support
7,762 thou. CZK
Other public sources
0 thou. CZK
Non public and foreign sources
0 thou. CZK
Basic information
Recognised costs
7 762 CZK thou.
Public support
7 762 CZK thou.
100%
Provider
Czech Science Foundation
CEP
BA - General mathematics
Solution period
01. 01. 2015 - 31. 12. 2017