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KOSS (2009). 바이어 슈트 라스 타원 함수의 미분의 동적 속성을 선택합니다. 2, 267-288을 포함한다. 링크의 PDF 연구는 나는 도전 데이터 세트의 분석을위한 일반적인 원칙 방법을 개발하기 위해 현재의 과학적 질문에서 영감을하고 있습니다. 이 연구에 의해 동기 부여 방법 론적 발전은 새로운 구조와 과학적인 문제에서 요구하는 현대적인 기능 데이터 분석 도구입니다. 다음은 내 최근 작업에 따른 몇 가지 이미지가있다. Accelerometry을 언제나 방해 모니터를 사용하는 신체 활동에 대한 지속적인 정보를 수집하기 위해 사용된다. 아래 데이터는 육일의 과정을 통해 하나의 주제에 대해 수집됩니다. 우리는 활성 프로파일, 연령, 성별, BMI 등 피사체 특성의 영향을 이해하기 위해, 뿐만 아니라 신체 활동 장기간 건강 결과 간의 연관성을 평가하고자. 이 그림은 (비활성 확률 변수 대 진 활성 상태로 처리) 신체 활동이 그래픽의 대화 형 버전도 가능 확률에 공변량 효과를 보여줍니다. 우리는 운동의 무결성 스트로크의 효과를 이해에 관심이있는 용지를 참조하십시오. 피험자는 2 차원 평면 움직임 태스크 여덟 타겟쪽으로 도달했다. 우리가이 주제에 의한 움직임을 보여 아래 누구의 각각은 자신의 지배적 인 암에 영향을 미치는 가벼운 뇌졸중을 앓고. 우리는 뇌졸중의 중증도에 따라 움직임에 도달에서 예상되는 변화를 보여 아래의이 그래픽의 대화 형 버전도 사용할 수 있습니다. 이 뇌량과 피질 책자는 각각 빨간색과 파란색으로 표시되며, 뇌에게 두 가지 주요 흰색 물질 책자입니다. 확산 텐서 영상 특히 백​​질 구조를 연구 할 수있는 MRI 기반 양상이다. 여기에서는 색상과 밝기의 확산 방향의 강도를 표현하는 DT 이미지를 나타낸다. 상단 패널에서 뇌량에 대한 파생 백질 섬유는 입체적으로 표시됩니다. 이러한 데이터와 우리의 초점은 다발성 경화증을 앓고있는 사람들 중 환자 기능에 흰색 물질 분해의-단면과 길이 효과에있다. 교육 봄 2016 : 선형 회귀 모델 여름 2016 : 응용 회귀 II 2015 봄 : 선형 회귀 모델 여름 2015 : 응용 회귀 II 2014 봄 : 선형 회귀 모델 2014 봄 : 범주 형 데이터 분석 봄 2013 : 선형 회귀 모델 봄 2013 : 범주 형 데이터 분석 소프트웨어 CRAN에 환불 패키지 (옵션)을 베이 즈 fosr () 함수로 사용할 수 베이지안 기능 - 온 - 스칼라 회귀. 이 기능은 깁스 샘플러 및 전체 샘플러에 변분 베이 즈 근사치를 사용하여 대상 수준 임의 효과 스플라인 기능 - 온 - 스칼라 회귀를 범에 적합합니다. 참조. J. 골드 스미스, T. Kitago. 계층 기능 - 온 - 스칼라 회귀를 사용하여 모터 제어에 스트로크의 체계적인 영향 평가. 로얄 통계 학회지 : 기능성 선형 모델 시리즈 C. 견적 선택 우리는 FLM 대한 추정 방법을 경쟁의 성능을 비교하기위한 수단으로 최소 교차 검증 예측 오차를 사용한다. 앙상블 추정기는 각각의 추정 방법을 결합하여 만들어집니다. 참조. J. 골드 스미스, F. Scheipl (2014). 스칼라에-기능 회귀의 견적의 선택 및 조합. 전산 통계 및 데이터 분석, 70 362-372. CRAN에 환불 패키지의 ccb. fpc () 함수로 사용 가능한 기능 주요 구성 요소 분석을위한 수정 신뢰 구간. 이 기능은 부트 스트랩을 사용하고 반복 분산 수식은 FPC의 분해에 변화의 두 가지 주요 소스를 설명하기 위해 : 추정 FPC 분해 개체에서 모델 기반의 점수 추정의 분산과 분산. 참조. J. 금세, S. Greven, C. M. Crainiceanu (2013). 주요 구성 요소를 사용하여 기능 데이터에 대한 수정 신뢰 밴드. 생체 인식, 69 41-51. CRAN에 환불 패키지의 fpca. sc () 함수로 사용 가능한 기능 주요 구성 요소 분석. 관찰 공분산 행렬은 주 대각선 요소를 제거한 후 평활화하는 기능 주성분 분석에 대한 일반적인 방법의 구현. 점수는 적절한 혼합 모델의 BLUPs로 추정된다. 참조. J. 금세, S. Greven, C. M. Crainiceanu (2013). 주요 구성 요소를 사용하여 기능 데이터에 대한 수정 신뢰 밴드. 생체 인식, 69 41-51. 종 크랑의 환불 패키지의 lpfr () 함수로 사용 가능한 기능 회귀를 범했습니다. 우리는 기능성 및 스칼라 예측 결과가 여러 시점에서 관찰되는 현재 일반적인 경우를 다룬다. 접근은 기능적인 예측을 포함하는 표준 혼합 모델을 확장하고 원활 범 스플라인을 이용한 기능성 계수를 추정한다. 참조. J. 골드 스미스, C. M. Crainiceanu, B. S. Caffo, D. S. 제국 (2012). 종 신경 요로 측정에인지 성과에 대한 기능 회귀를 범했습니다. 왕립 통계 학회 논문집 : 시리즈 C (61) 453-469. CRAN에 환불 패키지의 PFR () 함수로 사용 가능한 범 기능 회귀. 우리는 추정 및 기능 - 온 - 스칼라 회귀 모델에 대한 추론 방법을 개발. 여러 기능 예측 일반화 결과 처벌이 혼합 모델 표현에 기초 중요한 것은 허용이 표현을 사용하여 신뢰 구간이 제공된다. 참조. J. 골드 스미스, J. bobb를, C. M. Crainiceanu, B. S. Caffo, D. S. 제국 (2011). 범 기능적 회귀. 전산 및 그래픽 통계 학회지, 20 830-851. CV는 내 CV의 PDF 파일은 여기에서 찾을 수 있습니다.