Functional mixed effects spectral analysis
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要直接研究时间序列的功率谱、周期图与频域估计，属于时间序列方法方向。
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函数型混合效应谱分析
- 研究问题
- 当多个单位各自贡献多段时间序列时，如何估计设计协变量对功率谱的影响，同时处理同一单位内各段序列的相关性？
- 方法与思路
- 作者构建混合效应 Cramér 谱表示，将传递函数分为总体固定部分和单位随机部分，再用平滑样条等方法迭代估计。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，光滑的重复样本谱使对数周期图收敛到函数型混合效应模型，并提出固定效应、随机协方差估计和随机效应预测。
- 阅读关注点
- 应核对谱平滑及收敛条件、各段序列的相关结构、迭代估计与惩罚选择，并理解最佳线性无偏预测所依赖的设定。
- 阅读边界
- 仅据 OpenAlex 索引摘要，稿件版本未注明；渐近条件、算法收敛和有限样本表现未充分说明，不能推断刊本变化。
原文摘要
In many experiments, time series data can be collected from multiple units and multiple time series segments can be collected from the same unit. This article introduces a mixed effects Cramér spectral representation which can be used to model the effects of design covariates on the second-order power spectrum while accounting for potential correlations among the time series segments collected from the same unit. The transfer function is composed of a deterministic component to account for the population-average effects and a random component to account for the unit-specific deviations. The resulting log-spectrum has a functional mixed effects representation where both the fixed effects and random effects are functions in the frequency domain. It is shown that, when the replicate-specific spectra are smooth, the log-periodograms converge to a functional mixed effects model. A data-driven iterative estimation procedure is offered for the periodic smoothing spline estimation of the fixed effects, penalized estimation of the functional covariance of the random effects, and unit-specific random effects prediction via the best linear unbiased predictor.