半参数模型的判别分析

@第{Lin2003DiscriminantAT条，title={通过半参数模型进行判别分析}，author={Yi Lin和Young Eun Jeon}，journal={Biometrika}，年份={2003}，体积={90}，页码={379-392}，url={https://api.semanticscholar.org/CorpusID:18208649}}
我们考虑正态理论判别分析的半参数推广。半参数模型假设，经过未指定的单变量单调变换后，类分布是多元正态的。我们介绍了一种基于分布分位数的估计方法，其中半参数模型的参数直接估计，而不需要估计非参数变换。该方法计算速度快，估计精度高
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稀疏半参数判别分析

半参数稀疏判别分析

发展了高维半参数稀疏判别分析（HD SeSDA），它从两个方面推广了正规理论判别分析：它放宽了高斯假设，可以处理非多项式（NP）维分类问题。

半参数贝叶斯回归的蒙特卡罗推断

本文介绍了一种简单、通用、有效的未知变换和所有回归模型参数的联合后验推断策略，该策略通过将变换的后验分布与自变量和因变量的边际分布联系起来，直接针对变换的后向分布，然后通过贝叶斯引导部署贝叶斯非参数模型。

多生物标志物双正态模型的半参数方法

本文考虑了一个使用连接函数组合生物标记的多元双正规框架，该框架导致了双正规模型的自然多元扩展，以容纳多个生物标记。

多生物标志物双正态ROC曲线的半参数模型和估计方法

结果表明，Van der Waerden秩分数系数估计过程可以用于多元二正态模型，并讨论了这类模型中协变量的调整。

半参数高斯copula分类

通过证明在高斯分布分类的简单设置下，超额风险的界几乎达到$n^{-1/2}$的收敛速度，证明了经验决策规则的有效性。

混合对数曲线分布的聚类

多元条件转换模型

这项工作提出了一个多变量条件转换模型的一般框架，该模型以一种易于理解且灵活的方式描述了整个分布，条件是协变量的非线性效应，并说明了儿童营养不良三变量分析的益处。

高维零膨胀数据的稀疏半参数判别分析

提出了一种新的基于截断隐高斯copula模型的半参数判别分析框架，该模型同时考虑了偏度和零膨胀，并证明了该方法能够在高维环境下实现对分类方向的一致估计。

超正态模型下的多任务分位数回归

本文结合分位数回归和基于秩的协方差正则化的优点，同时处理高维回归的非线性和非正态性，实现了“预言”式的收敛速度。

23参考文献

二元正态copula模型中的有效估计：正态边际最不利

考虑半参数二元copula模型，其中copula函数族由感兴趣的欧几里德参数0参数化，其中两个未知的边缘分布是…

多生物标志物双正态模型的半参数方法

本文考虑了一个使用连接函数组合生物标记的多元双正规框架，该框架导致了双正规模型的自然多元扩展，以容纳多个生物标记。

多生物标志物双正态ROC曲线的半参数模型和估计方法

结果表明，Van der Waerden秩得分系数估计方法可用于多元二正态模型，并讨论了这类模型中协变量的调整。

基于最优评分的柔性判别分析

判别分析的非参数版本是通过用任何非参数回归方法代替线性回归来获得的，因此任何多响应回归技术都可以进行后处理以提高其分类性能。

多元正态性的评估方法

多元正态性和同方差性的一种新检验

给定数据X ij j=1到n i i=1到g，人们可能希望用共同的协方差矩阵测试X ij是否正常。表示第i组的平均值，S表示合并协方差…

判别分析中异常值、影响和转换的统一方法

结果表明，用于验证特定转换的删除诊断技术的标准应用受到屏蔽的影响，因此如果存在多个异常值，可能会失败，因此，本文提出了一种基于前向搜索算法的简单有效的方法，为判别分析中连续观测值和离群值的检测提供了一种统一的方法。

高斯混合判别分析

本文将高斯混合拟合到每个类中，以便于在非正态设置中进行有效分类，特别是当类被聚类时。

指数族的平滑样条方差分析及其在威斯康星州糖尿病视网膜病变流行病学研究中的应用：1994年内曼纪念讲座

整体方案应用于威斯康星州糖尿病视网膜病变流行病学研究的Bernoulli数据，根据糖化血红蛋白、糖尿病持续时间和体重指数对糖尿病视网膜病变进展风险进行建模。

多光子回归

提出了一种使用线性样条及其张量积的自动程序，用于将回归模型设置为包含多个响应变量和一个或多个预测因子的数据…