基于SCA的高维密度估计：以飓风轨迹建模为例
应用统计
2009-07-02 v1
摘要
我们提出了非参数技术，用于构建和验证来自高维数据的密度估计，这些数据的不规则依赖结构无法用参数化多元分布建模。由于维数灾难，数据的低维表示在这种情况下至关重要。我们提出的方法包括三个主要部分：（1）通过降维进行数据重参数化，将数据映射到一个空间，在该空间中可以使用标准技术进行密度估计和模拟；（2）逆映射，将模拟点映射回高维输入空间；（3）验证，通过比较模拟样本与观测数据来评估估计的质量。这些方法通过对北大西洋热带气旋空间变异性的探索进行了说明；在这种情况下，每个数据点是一条完整的飓风轨迹。我们以讨论将方法扩展到模拟热带气旋变率与气候变量之间的关系作为论文的结尾。
引用
@article{arxiv.0907.0199,
title = {High-Dimensional Density Estimation via SCA: An Example in the Modelling of Hurricane Tracks},
author = {Susan M. Buchman and Ann B. Lee and Chad M. Schafer},
journal= {arXiv preprint arXiv:0907.0199},
year = {2009}
}
备注
13 pages, 5 figures