标题： 从函数型数据推断祖先：统计方法与数值实例 显示英文标题

标题： Ancestral Inference from Functional Data: Statistical Methods and Numerical Examples

摘要： 许多进化的生物学特征并不是标量变量，而是连续函数。 在这里，我们使用系统发育高斯过程回归来模拟模拟的功能性状的进化。 给定来自进化树顶端的功能数据，并利用独立主成分分析（IPCA）作为降维方法，我们构建祖先功能性状的分布估计，并估计描述其进化动态的参数。 显示英文摘要

摘要： Many biological characteristics of evolutionary interest are not scalar variables but continuous functions. Here we use phylogenetic Gaussian process regression to model the evolution of simulated function-valued traits. Given function-valued data only from the tips of an evolutionary tree and utilising independent principal component analysis (IPCA) as a method for dimension reduction, we construct distributional estimates of ancestral function-valued traits, and estimate parameters describing their evolutionary dynamics.