Buchumschlag

Covariance Supervised Principal Component Analysis

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Papazoglou, Theodosios, Yin, Guosheng
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2025
Schlagworte:	Applications
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

Estimating the Complier Average Causal Effect in Randomised Controlled Trials with Non-Compliance: A Comparative Simulation Study of the Instrumental Variables and Per-Protocol Analyses
von: Papazoglou, Theodosios, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Covariate-Dependent Functional Principal Component Analysis for SHM
von: Wittenberg, Philipp, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Torus Probabilistic Principal Component Analysis
von: Nodehi, Anahita, et al.
Veröffentlicht: (2020)

Estimating the construct validity of Principal Components Analysis
von: Hope, Thomas M. H., et al.
Veröffentlicht: (2024)

Wasserstein-based Kernel Principal Component Analysis for Clustering Applications
von: Oneto, Alfredo, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Uncertainties in Signal Recovery from Heterogeneous and Convoluted Time Series with Principal Component Analysis
von: Legenkaia, Mariia, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Hierarchical Probabilistic Principal Component Analysis of Longitudinal Data
von: Zhang, Xinyu, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Generalized Multilevel Functional Principal Component Analysis with Application to NHANES Active Inactive Patterns
von: Zhou, Xinkai, et al.
Veröffentlicht: (2023)

An Analysis of Pacing Profiles in Sprint Kayak Racing Using Functional Principal Components and Hidden Markov Models
von: Estreich, Harry, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Principal Component Regression to Study the Impact of Economic Factors on Disadvantaged Communities
von: Mohankumar, Narmadha M., et al.
Veröffentlicht: (2024)

Nonlinear Principal Component Analysis with Random Bernoulli Features for Process Monitoring
von: Chen, Ke, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Robust Functional Principal Component Analysis for Non-Euclidean Random Objects
von: Xu, Jiazhen, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Dynamic Prediction of High-density Generalized Functional Data with Fast Generalized Functional Principal Component Analysis
von: Jin, Ying, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Penalized Principal Component Analysis Using Smoothing
von: Hurwitz, Rebecca M., et al.
Veröffentlicht: (2023)

Fast Measuring Pavement Crack Width by Cascading Principal Component Analysis
von: Wang, Zhicheng, et al.
Veröffentlicht: (2025)

One-sample survival tests in the presence of non-proportional hazards in oncology clinical trials
von: Szurewsky, Chloé, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Modeling the Conceptual Structure of Traditional Chinese Colors: A Meta‐Analysis Into the Hierarchical Term System
von: Guosheng Hu, et al.
Veröffentlicht: (2025)

AABC: A Tool for Assessing Arduino Basic Coding Skills
von: Sokratis Tselegkaridis, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Longitudinal Principal Manifold Estimation
von: Zielinski, Robert, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Weighted Conformal Prediction for Survival Analysis under Covariate Shift
von: Shin, Jaeyoung, et al.
Veröffentlicht: (2025)

GEEPERs: Principal Stratification using Principal Scores and Stacked Estimating Equations
von: Sales, Adam C., et al.
Veröffentlicht: (2022)

Genetic Regression Analysis of Human Brain Connectivity Using an Efficient Estimator of Genetic Covariance
von: Motwani, Keshav, et al.
Veröffentlicht: (2025)

LASSO Principal Component Averaging -- a fully automated approach for point forecast pooling
von: Uniejewski, Bartosz, et al.
Veröffentlicht: (2022)

MCMC with Adaptive Principal-Component Transformation: Rotation-Invariant Universal Samplers for Bayesian Structural System Identification
von: Meng, Xianghao, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Diagnosis and Pathogenic Analysis of Autism Spectrum Disorder Using Fused Brain Connection Graph
von: Wei, Lu, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Bayesian analysis of restricted mean survival time adjusted for covariates using pseudo-observations
von: Orsini, Léa, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Bayesian generalized method of moments applied to pseudo-observations in survival analysis
von: Orsini, Léa, et al.
Veröffentlicht: (2024)

On the Proportional Principal Stratum Hazards Model
von: Sun, Jiren, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Potential Landscapes Reveal Spatiotemporal Structure in Urban Mobility: Hodge Decomposition and Principal Component Analysis of Tokyo Before and During COVID-19
von: Du, Yunhan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Multiview Graph Fusion with Covariates
von: Guha, Sharmistha, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Sequential Covariance Fitting for InSAR Phase Linking
von: Hajjar, Dana El, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Leveraging Covariates in Regression Discontinuity Designs
von: Cattaneo, Matias D., et al.
Veröffentlicht: (2025)

Stochastic Block Covariance Matrix Estimation
von: Chen, Yunran, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Do Test Scores Help Teachers Give Better Track Advice to Students? A Principal Stratification Analysis
von: Ichino, Andrea, et al.
Veröffentlicht: (2025)

The Missing Covariate Indicator Method is Nearly Valid Almost Always
von: Xu, Gang, et al.
Veröffentlicht: (2021)

Scalable Fitting Methods for Multivariate Gaussian Additive Models with Covariate-dependent Covariance Matrices
von: Gioia, Vincenzo, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Flexible Covariate Adjustments in Regression Discontinuity Designs
von: Noack, Claudia, et al.
Veröffentlicht: (2021)

Covariance Fitting Interferometric Phase Linking: Modular Framework and Optimization Algorithms
von: Vu, Phan Viet Hoa, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Principal component analysis in econometrics: a selective inference perspective
von: Matsumura, Yasuyuki, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Principal stratification with continuous treatments and continuous post-treatment variables
von: Antonelli, Joseph, et al.
Veröffentlicht: (2023)