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亚历山德罗·奇安科内;佛罗伦萨福布斯;圣埃芬·吉拉德

学生切片反向回归。 （英语） Zbl 1464.62047号

计算。统计数据分析。 113441-456（2017）.
摘要：切片逆回归（SIR）被广泛用于在执行回归之前降低预测空间的维数。SIR最初是一种无模型方法，但已证明它实际上对应于具有高斯误差的逆回归模型的最大似然。标准SIR的这种内在高斯性可以解释其对一些研究中观察到的异常值的高度敏感性。为了提高稳健性，将SIR的逆回归公式推广到具有重尾分布的非高斯误差。考虑到学生分布误差，表明通过期望最大化（EM）算法，逆回归仍然是可处理的。对算法进行了概述，并在模拟数据和实际数据中存在离群值的情况下进行了测试，与许多其他现有方法相比，结果得到了改进。

引用于7文件

MSC公司：

62-08 统计问题的计算方法
62J99型 线性推断、回归
62甲12 多元分析中的估计

关键词：

尺寸缩减;逆回归;离群值;稳健估计;广义学生分布

软件：

edr图形工具;LDR公司
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{A.Chiancone}等人，计算。统计数据分析。113、441--456（2017年；Zbl 1464.62047）
全文： 内政部 哈尔

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