用于充分降维的集成条件方差估计器
统计方法学
2021-03-01 v1
摘要
集成条件方差估计（ECVE）是一种用于连续响应与预测变量的回归中的新颖充分降维（SDR）方法。ECVE适用于一般非加性误差回归模型。它基于预测变量可被低维投影替代而不损失信息的假设。它是一种基于半参数前向回归模型的穷举充分降维估计方法，在温和假设下被证明是一致的。在多个模拟设置和一个基准数据集分析中，它被证明优于其主要竞争者——中心子空间均值平均方差估计（csMAVE）。
引用
@article{arxiv.2102.13435,
title = {Ensemble Conditional Variance Estimator for Sufficient Dimension Reduction},
author = {Lukas Fertl and Efstathia Bura},
journal= {arXiv preprint arXiv:2102.13435},
year = {2021}
}
备注
27 pages, 3 figures