Classification of probability denstiy functions in the framework of Bayes spaces: methods and applications

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F61989592%3A15310%2F23%3A73621984" target="_blank" >RIV/61989592:15310/23:73621984 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

<a href="https://www.idescat.cat/sort/sort472/47.2.5.Pavl%C5%AF-etal.pdf" target="_blank" >https://www.idescat.cat/sort/sort472/47.2.5.Pavl%C5%AF-etal.pdf</a>

DOI - Digital Object Identifier

<a href="http://dx.doi.org/10.57645/20.8080.02.10" target="_blank" >10.57645/20.8080.02.10</a>

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Classification of probability denstiy functions in the framework of Bayes spaces: methods and applications

Popis výsledku v původním jazyce

The process of supervised classifcation when the data set consists of probability density functions is studied. Due to the relative information contained in densities, it is necessary to convert the functional data analysis methods into an appropriate framework, here represented by the Bayes spaces. This work develops Bayes space counterparts to a set of commonly used functional methods with a focus on classifcation. Hereby, a clear guideline is provided on how some classifcation approaches can be adapted for the case of densities. Comparison of the methods is based on simulation studies and real-world applications, refecting their respective strengths and weaknesses.

Název v anglickém jazyce

Classification of probability denstiy functions in the framework of Bayes spaces: methods and applications

Popis výsledku anglicky

The process of supervised classifcation when the data set consists of probability density functions is studied. Due to the relative information contained in densities, it is necessary to convert the functional data analysis methods into an appropriate framework, here represented by the Bayes spaces. This work develops Bayes space counterparts to a set of commonly used functional methods with a focus on classifcation. Hereby, a clear guideline is provided on how some classifcation approaches can be adapted for the case of densities. Comparison of the methods is based on simulation studies and real-world applications, refecting their respective strengths and weaknesses.

Druh

J_imp - Článek v periodiku v databázi Web of Science

CEP obor

—

OECD FORD obor

10103 - Statistics and probability

Projekt

<a href="/cs/project/GF22-15684L" target="_blank" >GF22-15684L: Zobecněná relativní data a robustnost v Bayesových prostorech</a><br>

Návaznosti

P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)

Rok uplatnění

2023

Kód důvěrnosti údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Název periodika

SORT-Statistics and Operations Research Transactions

ISSN

1696-2281

e-ISSN

2013-8830

Svazek periodika

47

Číslo periodika v rámci svazku

2

Stát vydavatele periodika

ES - Španělské království

Počet stran výsledku

28

Strana od-do

295-322

Kód UT WoS článku

001111832200003

EID výsledku v databázi Scopus

2-s2.0-85184840902