امروزه به موازات رشد روزافزون علم و فناوری، داده هایی با ماهیت تابعی به سهولت جمع آوری می شوند. از اینرو تحلیل آماری چنین داده هایی از اهمیت ویژه ای برخوردار شده است. همانند تحلیل های چند متغیره ترکیبات خطی از متغیرهای تصادفی نقشی کلیدی در تحلیل داده های تابعی دارند. در این میان نقش نظریه ی فضاهای هیلبرت با هسته ی بازآفرین بسیار حائز اهمیت است. در این مقاله، مفهومی عام از تحلیل تشخیصی خطی فیشر که توسط شین ( ٢٠٠٨ ) معرفی شده و تعمیمی از روش چند متغیره کلاسیک برای داده های تابعی است، مرور شده است. در این تعمیم یک نگاشت دوسویی که فرایند تصادفی نوع دوم را با فضای هیلبرت با هسته بازآفرین تولید شده بوسیله تابع کوواریانس درون رده ای ارتباط می دهد، بکار گرفته می شود. در نهایت داده های هواشناسی کشور در سال ٢٠٠٨ به منظور رده بندی اقلیمی مورد تجزیه و تحلیل قرار گرفته اند.
مصطفائی,بهداد , فرید روحانی,محمدرضا و ابراهیم حسینی نسب,سید محمد . (1399). تحلیل تشخیصی خطی فیشر برای داده های هواشناسی با استفاده از چارچوب فضاهای هیلبرت با هسته بازآفرین. اندیشه آماری, 25(2), 13-17.
MLA
مصطفائی,بهداد , , فرید روحانی,محمدرضا , و ابراهیم حسینی نسب,سید محمد . "تحلیل تشخیصی خطی فیشر برای داده های هواشناسی با استفاده از چارچوب فضاهای هیلبرت با هسته بازآفرین", اندیشه آماری, 25, 2, 1399, 13-17.
HARVARD
مصطفائی بهداد, فرید روحانی محمدرضا, ابراهیم حسینی نسب سید محمد. (1399). 'تحلیل تشخیصی خطی فیشر برای داده های هواشناسی با استفاده از چارچوب فضاهای هیلبرت با هسته بازآفرین', اندیشه آماری, 25(2), pp. 13-17.
CHICAGO
بهداد مصطفائی, محمدرضا فرید روحانی و سید محمد ابراهیم حسینی نسب, "تحلیل تشخیصی خطی فیشر برای داده های هواشناسی با استفاده از چارچوب فضاهای هیلبرت با هسته بازآفرین," اندیشه آماری, 25 2 (1399): 13-17,
VANCOUVER
مصطفائی بهداد, فرید روحانی محمدرضا, ابراهیم حسینی نسب سید محمد. تحلیل تشخیصی خطی فیشر برای داده های هواشناسی با استفاده از چارچوب فضاهای هیلبرت با هسته بازآفرین. اندیشه آماری, 1399; 25(2): 13-17.
