Wann / wo soll die Funktionsdatenanalyse eingesetzt werden?

Ich bin sehr neu in der funktionalen Datenanalyse (FDA). Ich lese:

Ramsay, James O. und Silverman, Bernard W. (2006), Functional Data Analysis, 2. Aufl., Springer, New York.

Ich bin mir jedoch immer noch nicht ganz sicher, wo und wann ich die FDA verwenden soll. Könnte mir bitte jemand ein Beispiel geben, insbesondere im Medizinstudium? Ich weiß wirklich nicht, wo und wann ich die FDA in der Praxis anwenden soll.

Für Wachstumskurvendaten können wir nichtlineare gemischte Modelle verwenden, für longitudinale Daten können wir ANOVA mit wiederholten Messungen verwenden, und für multivariate Daten / hochdimensionale Daten können wir PCA, FA usw. verwenden. Also, wann / wo ist das beste Timing? / Situation, um FDA zu verwenden?

statistical-significance cross-validation nonparametric

— Tu.2
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Wachstumskurven sind das klassische Beispiel (Phasen- und amplitudenbasiertes Clustering für Funktionsdaten Slaets L, Claeskens G, Hubert M, 2012, Computational Statistics & Data Analysis, Band 56, Nr. 2012, S. 2360 - 2374.)

— user603

In der Angewandten Funktionalen Datenanalyse gibt es viele Beispiele von denselben Autoren.

— Vincent Zoonekynd

Ich denke, Sie haben eine gute Frage aufgeworfen, da einige der natürlichen Situationen, in denen eine Funktionsdatenanalyse angewendet werden kann, die von Ihnen vorgeschlagenen alternativen Methoden sind.

— Michael R. Chernick

Ich denke, es hängt von der Dichte Ihrer Daten ab, ob Sie sie für wiederholte Messungen oder für Zeitreihen halten - ist das falsch?

— Rosser

Die Funktionale Datenanalyse (FDA) kann Phasenschwankungen (zeitliche Unterschiede) modellieren, während die von Ihnen genannten Alternativen dies nicht können. Ein Beispiel für eine Phasenänderung ist die zeitliche Variabilität zu Beginn der Pubertät bei Kindern. Das Ignorieren der Phasenvariation (die Standardpraxis) modelliert die Pubertät falsch. Die FDA modelliert die Phasenänderung durch Zeitverzerrung, wobei die Zeitachse lokal gestreckt oder komprimiert wird, um sie an ein Ziel anzupassen. Auf diese Weise kann die FDA eine realistische und nützliche Beschreibung des Prozesses geben. Die FDA benötigt relativ dichte Daten, aber heutzutage sehen wir diese immer mehr. Meiner Meinung nach verfügt die FDA über ein großes Potenzial und wird kaum genutzt.

— Stef van Buuren
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Das ist ein sehr interessantes Beispiel. Würdest du eine Arbeit oder ein Lehrbuch kennen, in dem dieses Beispiel ausführlich besprochen wird?

— Cm7F7Bb