تحلیل داده‌های تابعی برای توسعه رویکردهای آماری در داده‌هایی مورد استفاده قرار می‌گیرد که دارای ماهیت تابعی و پیوسته هستند و چون این توابع به فضاهای با بعد بی‌نهایت تعلق دارند، استفاده از روش‌های متداول در آمار کلاسیک برای تحلیل آن‌ها، با چالش روبرو است.

مشهورترین تکنیک تحلیل داده‌های آماری، رویکرد مولفه‌های اصلی تابعی می‌باشد که ابزاری مهم برای کاهش بعد است،

در این مقاله با استفاده از روش

رگرسیون مولفه اصلی تابعی براساس جریمه‌ مشتق دوم، ریج و لاسو

به تحلیل داده‌های تابعی آب و هوای کانادا و داده‌های تابعی طیف‌سنج پرداخته خواهد شد. بدین منظور برای تعیین مقدار بهینه پارامتر جریمه در روش‌های مورد استفاده از اعتبار سنجی متقابل تعمیم یافته‏‏، که معیاری معتبر و کارآمد است‏، استفاده می‌گردد.