Rieser, Christopher, Filzmoser, Peter (2021) Compositional trend filtering Annales Mathematicae et Informaticae (53.): Selected papers of the 1st Conference on Information Technology and Data Science. pp. 257-270. ISSN 1787-6117 (Online)
![[thumbnail of AMI_53_from257to270.pdf]](http://publikacio.uni-eszterhazy.hu/style/images/fileicons/text.png) |
pdf
AMI_53_from257to270.pdf Download (1MB) [error in script] |
Absztrakt (kivonat)
Trend filtering is known as the technique for detecting piecewise linear trends in univariate time series. This technique is extended to the setting of compositional data, which are multivariate data where only the relative information is of importance. According to this, we formulate the problem and present a procedure how to efficiently solve it. To show the usefulness of this method, we consider the number of COVID-19 infections in several European countries in a chosen time period.
| Mű típusa: | Folyóiratcikk - Journal article |
|---|---|
| Szerző: | Szerző neve Email MTMT azonosító ORCID azonosító Közreműködés Rieser, Christopher NEM RÉSZLETEZETT NEM RÉSZLETEZETT NEM RÉSZLETEZETT Szerző Filzmoser, Peter NEM RÉSZLETEZETT NEM RÉSZLETEZETT NEM RÉSZLETEZETT Szerző |
| Megjegyzés: | This research was supported by the Austrian Science Fund (FWF) under the grant number P 32819 Einzelprojekte. |
| Kapcsolódó URL-ek: | |
| Kulcsszavak: | Trend filtering, compositional data, COVID-19 |
| Nyelv: | angol |
| DOI azonosító: | 10.33039/ami.2021.02.004 |
| ISSN: | 1787-6117 (Online) |
| Felhasználó: | Tibor Gál |
| Dátum: | 18 Máj 2021 16:36 |
| Utolsó módosítás: | 18 Máj 2021 16:36 |
| URI: | http://publikacio.uni-eszterhazy.hu/id/eprint/7009 |
 |
Tétel nézet |
