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王，秦;薛、袁

用于充分降维的反矩估计的集合。 （英语） Zbl 07422744号

计算。统计数据分析。 161，文章ID 107241，15 p.（2021）。
摘要：充分降维（SDR）在高维数据的数据可视化和信息检索中是一种有用的工具。许多著名的SDR方法研究了给定响应的预测因子的逆条件矩。受聚合降维思想的启发，我们提出了一个反矩估计集合来探索中心子空间。新方法可以显著提高回归平均函数以外方向的估计精度。提出了一种lf估计器来确定中心子空间的结构维数。我们进一步提出了两个变量选择程序，以提高约化变量的可解释性。仿真研究和实际数据应用都表明了新提出的方法的有效性。

引用于1文件

MSC公司：

62至XX 统计

关键词：

总尺寸缩减;中心子空间;集合估计器;分段逆回归;充分降维
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\textit{Q.Wang}和\textit{Y.Xue}，计算。统计数据分析。161，文章ID 107241，15 p.（2021；Zbl 07422744）
全文： 内政部

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