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含高维相依自变量的中心k阶条件矩子空间的估计
1
作者
徐群芳
《应用概率统计》
CSCD
北大核心
2011年第1期61-71,共11页
在回归分析中往往对条件均值,条件方差及高阶条件矩特别感兴趣.本文我们将关注中心k阶条件矩子空间在高维相依自变量情形的估计问题.为此,我们首先引入中心k阶条件矩子空间的概念,并研究该子空间的基本性质.针对高维相依自变量的复杂数...
在回归分析中往往对条件均值,条件方差及高阶条件矩特别感兴趣.本文我们将关注中心k阶条件矩子空间在高维相依自变量情形的估计问题.为此,我们首先引入中心k阶条件矩子空间的概念,并研究该子空间的基本性质.针对高维相依自变量的复杂数据,为了避免预测变量协方差阵的逆矩阵的计算,本文提出用偏最小二乘方法来估计中心k阶条件矩子空间.最后得到了估计的强相合性等渐近性质.
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关键词
充分降维
子
空间
中心k阶条件矩子空间
高维相依
最小二乘估计
偏最小二乘
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职称材料
题名
含高维相依自变量的中心k阶条件矩子空间的估计
1
作者
徐群芳
机构
浙江农林大学统计系
出处
《应用概率统计》
CSCD
北大核心
2011年第1期61-71,共11页
基金
浙江省教育厅项目(20070939)资助
文摘
在回归分析中往往对条件均值,条件方差及高阶条件矩特别感兴趣.本文我们将关注中心k阶条件矩子空间在高维相依自变量情形的估计问题.为此,我们首先引入中心k阶条件矩子空间的概念,并研究该子空间的基本性质.针对高维相依自变量的复杂数据,为了避免预测变量协方差阵的逆矩阵的计算,本文提出用偏最小二乘方法来估计中心k阶条件矩子空间.最后得到了估计的强相合性等渐近性质.
关键词
充分降维
子
空间
中心k阶条件矩子空间
高维相依
最小二乘估计
偏最小二乘
Keywords
Suffcient dimension reduction subspace
central
k
th-conditional moment subspace
high dimensionality and collinearity
least squares estimation
partial least squares.
分类号
O212.1 [理学—概率论与数理统计]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
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1
含高维相依自变量的中心k阶条件矩子空间的估计
徐群芳
《应用概率统计》
CSCD
北大核心
2011
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