以广义黎曼或赫克斯特积分支撑多变量数据分析：用于价格过程中微弱结构的应用
计算工程、金融与科学
2008-05-18 v3 计算机视觉与模式识别
摘要
实际的数据分析涉及许多隐式或显式的关于数据良好行为的假设，排除了对各种潜在的或限制情况的考虑。在本工作中，我们提出了一种新的数据理论及数据处理框架，以规避某些这些假设。所提出的新框架聚焦于积分，具有直接适用于期望、距离、相关性和聚合。我们进行了一个案例研究，以揭示金融数据中的微弱结构。我们新的数据编码与处理方法为我们的结论提供了更大的合理性。
引用
@article{arxiv.cs/0308009,
title = {The Generalized Riemann or Henstock Integral Underpinning Multivariate Data Analysis: Application to Faint Structure Finding in Price Processes},
author = {Pat Muldowney and Fionn Murtagh},
journal= {arXiv preprint arXiv:cs/0308009},
year = {2008}
}
备注
27 pages, 4 figures. Various changes made relative to previous versions, in particular in introductory section