诱导响应的两阶段降维方法及其应用

如今生物科学的研究人员经常遇到高维灾难，许多先前开发的统计模型无法克服。为了解决这个问题，充分降维旨在估计中心子空间（CS），其中包含了协变量关于感兴趣响应的所有必要信息。然后可以在低维空间中进行后续统计分析，同时保留相关信息。通常，研究关注的是响应的某种变换（诱导响应），而不是原始响应，其对应的CS可能会变化。然而，在估计诱导响应的CS时，现有的降维方法可能会遇到效率低下的问题。在本文中，我们提出了一种更有效的两阶段估计程序来估计诱导响应的CS。该方法进一步扩展到删失响应的情况。还说明了结合多个生物标志物的应用。模拟研究和两个数据示例进一步证明了所提出方法的有用性。