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分类预测回归中条件平均数的降维。 (英语) Zbl 1042.62037号

小结:考虑定量预测因子向量({mathbf X})和分类预测因子(W)上的响应(Y)的回归。我们描述了第一种降低({mathbfX})维数的方法,该方法不损失条件平均值(E(Y\mid{mathbf X},W))的信息,也不需要预先指定的参数模型。该方法允许但不需要子总体平均函数(E(Y\mid\mathbf X},W=W)的参数版本,包括一个在约简后推断({mathbf X})维数的过程。
这项工作整合了以前关于条件平均值(E(Y\mid{mathbfX})在没有分类预测因子的情况下的降维和(Y\mid({mathbf X},W)的完全条件分布的降维的研究。我们描述的方法对于构建低维汇总图特别有用,以帮助在分析开始时进行建模。我们的建议提供了一种通常简约的替代方法,以替代使用交互项进行建模的标准技术,从而使平均函数适用于由级别\(W\)确定的不同子种群。文中给出了说明这一发展和其他方面的示例。

理学硕士:

62G08号 非参数回归和分位数回归
62小时05 多元概率分布的表征与结构理论;连接线
62G09号 非参数统计重采样方法

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全文: 内政部

参考文献:

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