Wavelet analysis of variance box plot

方块图 离群值 绘图(图形) 功能数据分析 小波 模式识别(心理学) 计算机科学 函数主成分分析 人工智能 统计 可视化 数据挖掘 数学
作者
Jeffrey Williams,Raymond R. Hill,Joseph J. Pignatiello,Eric Chicken
出处
期刊:Journal of Applied Statistics [Taylor & Francis]
卷期号:49 (14): 3536-3563 被引量:15
标识
DOI:10.1080/02664763.2021.1951685
摘要

Functional box plots satisfy two needs; visualization of functional data, and the calculation of important box plot statistics. Data visualization illuminates key characteristics of functional sets missed by statistical tests and summary statistics. The calculation of box plot statistics for functional sets permits a novel comparison more suited to functional data. The functional box plot uses a depth method to visualize and rank smooth functional curves in terms of a mean, box, whiskers, and outliers. The functional box plot improves upon other classic functional data analysis tools such as functional principal components and discriminant analysis for outlier detection. This research adds wavelet analysis as a generating mechanism along with depth for functional box plots to visualize functional data and calculate relevant statistics. The wavelet analysis of variance box plot tool gives competitive error rates in Gaussian test cases with magnitude outliers, and outperforms the functional box plot, for Gaussian test cases with shape outliers. Further, we show wavelet analysis is well suited at approximating irregular and noisy functional data and show the enhanced capability of WANOVA box plots to classify shape outliers which follow a different pattern than other functional data for both simulated and real data instances.
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