带随机签名的函数回归：应用于年龄特定死亡率
统计方法学
2025-03-06 v1
摘要
我们提出了一种 Hyndman-Ullah（HU）模型的新型扩展，通过整合随机签名（HUrs）来预测死亡率。与随阶数呈指数增长的截断签名不同，基于 Johnson-Lindenstrauss 引理的随机签名能够以计算可行的方式近似高阶交互作用。我们使用四个国家的死亡率数据评估了新型 HUrs 模型与两种替代 HU 模型版本的性能。实证结果表明，所提出的 HUrs 模型表现良好，特别是在保加利亚和日本数据上。
引用
@article{arxiv.2503.03513,
title = {Functional regression with randomized signatures: An application to age-specific mortality rates},
author = {Zhong Jing Yap and Dharini Pathmanathan and Sophie Dabo-Niang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2503.03513},
year = {2025}
}
备注
10 pages, 1 figure, 4 tables