I denna artikel föreslås en simuleringsbaserad metod för att justera funktionella boxplots för korrelationer vid visualisering av funktionella och spatio-temporala data, samt att upptäcka avvikelser. Vi börjar med att undersöka förhållandet mellan spatiotemporalt beroende och den 1,5 gånger den 50 % centrala regionen empiriska avvikelsen detektion regel. Sedan föreslår vi att vi simulerar observationer utan avvikelser på grundval av en robust uppskattning av kovariansfunktionen hos data. Vi väljer den konstanta faktorn i den funktionella boxploten för att kontrollera sannolikheten för att korrekt upptäcka inga avvikelser. Slutligen tillämpar vi den valda faktorn på den funktionella boxploten av de ursprungliga uppgifterna. Som tillämpningar visas faktorurvalsförfarandet och de justerade funktionella boxplotterna på havsytans temperatur, spatiotemporal nederbörd och GCM-data (General circution model, GCM). Detektionsprestandan för outlier jämförs också före och efter justeringen av faktorn.
Äntligen, Sun et al. föreslå en simuleringsbaserad metod som hjälper till att visuellt upptäcka avvikelser i spatio-temporala data genom att justera funktionella boxplots REF.
Adjusted functional boxplots for spatio-temporal data visualization and outlier detection †
{'venue': None, 'journal': 'Environmetrics', 'mag_field_of_study': ['Mathematics']}