Bivariate densities in Bayes spaces: orthogonal decomposition and spline representation
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F61989592%3A15310%2F23%3A73622239" target="_blank" >RIV/61989592:15310/23:73622239 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
<a href="https://link.springer.com/article/10.1007/s00362-022-01359-z" target="_blank" >https://link.springer.com/article/10.1007/s00362-022-01359-z</a>
DOI - Digital Object Identifier
<a href="http://dx.doi.org/10.1007/s00362-022-01359-z" target="_blank" >10.1007/s00362-022-01359-z</a>
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Bivariate densities in Bayes spaces: orthogonal decomposition and spline representation
Popis výsledku v původním jazyce
A new orthogonal decomposition for bivariate probability densities embedded in Bayes Hilbert spaces is derived. It allows representing a density into independent and interactive parts, the former being built as the product of revised definitions of marginal densities, and the latter capturing the dependence between the two random variables being studied. The developed framework opens new perspectives for dependence modelling (e.g., through copulas), and allows the analysis of datasets of bivariate densities, in a Functional Data Analysis perspective. A spline representation for bivariate densities is also proposed, providing a computational cornerstone for the developed theory.
Název v anglickém jazyce
Bivariate densities in Bayes spaces: orthogonal decomposition and spline representation
Popis výsledku anglicky
A new orthogonal decomposition for bivariate probability densities embedded in Bayes Hilbert spaces is derived. It allows representing a density into independent and interactive parts, the former being built as the product of revised definitions of marginal densities, and the latter capturing the dependence between the two random variables being studied. The developed framework opens new perspectives for dependence modelling (e.g., through copulas), and allows the analysis of datasets of bivariate densities, in a Functional Data Analysis perspective. A spline representation for bivariate densities is also proposed, providing a computational cornerstone for the developed theory.
Klasifikace
Druh
J<sub>imp</sub> - Článek v periodiku v databázi Web of Science
CEP obor
—
OECD FORD obor
10103 - Statistics and probability
Návaznosti výsledku
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)
Ostatní
Rok uplatnění
2023
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název periodika
STATISTICAL PAPERS
ISSN
0932-5026
e-ISSN
1613-9798
Svazek periodika
64
Číslo periodika v rámci svazku
5
Stát vydavatele periodika
DE - Spolková republika Německo
Počet stran výsledku
39
Strana od-do
1629-1667
Kód UT WoS článku
000856596800001
EID výsledku v databázi Scopus
2-s2.0-85138540330