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充分降维的最小平均偏差估计。 (英语) Zbl 07192559号

摘要:充分的降维方法旨在降低预测因子的维数,同时保留与响应相关的回归信息。在本文中,我们开发了用于充分降维的最小平均偏差估计(MADE)方法。MADE的目的是将最小平均方差估计(MAVE)推广到结果服从指数族分布的环境中,超越其附加误差的假设。与MAVE一样,使用局部似然方法从数据中学习回归函数的形式,感兴趣的主要参数是降维子空间。为了在其自然空间内估计该参数,我们提出了一种迭代算法,其中一步利用Stiefel流形上的优化。MAVE被视为MADE在具有共同方差的高斯结果情况下的特例。我们考虑了几种方法来估计降维并预测任意协变量值的结果。初始模拟和数据分析示例产生了令人鼓舞的结果,并要求进一步探索该方法。

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62至XX 统计
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