切片逆回归相关论文
边坡稳定评价是滑坡预防与治理的重要环节。边坡工程中,一方面由于边坡自身的复杂特性,另一方面,受分析模型与方法影响,其稳定表现......
为解决规模以下工业企业调查中存在的样本代表性不足的问题,提出基于平衡样本的校准估计方法,并得出相应的估计量和估计量方差.该......
大数据时代,抽样调查依然是一种不可或缺的数据获取和统计推断方法,但抽样调查方法需要适应大数据的新时代情境,才能更好地体现其......
高维数据的降维技术是统计中非常热门的话题。降维的一般想法是找出自变量X中的线性组合β’lx,...,β’dx,并且希望回归信息尽可......
文章通过理论数据建立模型,利用2017年各个27个省会城市的原始数据,基于切片逆回归(Sliced Inverse Regression,SIR)方法对中国27......
“大数据”逐渐的成为很多领域里面热门的话题，例如新闻智能推送,经济学研究,机器学习等。当对高维数据处理时经常遇到“维数灾难”......
在研究非参数回归问题时,降维技术是很有帮助并常常很有必要的．在此领域,切片逆回归(SIR)方法对于估计中心降维(CDR)子空间是很有效......
结合多元响应降维子空间的矩生成函数估计和累积切片思想,提出了累积矩生成函数估计,并对样本估计量作改进.统计模拟结果表明,累积......
提出了一种基于再生核Hilbert空间(reproducing kernel Hilbert space,RKHS)及半参数理论的非线性充分降维新方法——广义半参数核......
提出一类新的估计多元响应降维子空间方法,即基于矩生成函数（GF）、绝对值矩生成函数（G-A）与矩生成函数海塞主方向方法（G-PHD）.给出了该方......
在高维空间中进行统计建模通常会碰到＂维数祸根＂问题,解决办法之一是降维,充分降维是一种有效的降维方法。针对多维响应降维子空间提......
切片逆回归是一种经典的充分降维方法,目的是在不损失响应变量对解释变量条件分布信息的前提下,用协变量的少数几个线性组合代替原......
充分降维是非参数回归领域中的一个重要问题,主要目的是对自变量进行降维,通过寻找自变量的少量线性组合,用这些线性组合去替代原......
ＴｈｅＡｓｙｍｐｔｏｔｉｃｓｏｆＥｓｔｉｍａｔｅｏｆｔｈｅＰｒｏｊｅｃｔｉｏｎＤｉｒｅｃｔｉｏｎｓＣｏｎｃｅｒｎｉｎｇＳｌｉｃｅｄｉｎｖｅｒｓｅＲｅｇｒｅｓｓｉｏｎ￥（朱力行，施沛德）ＺｈｕＬｉｘｉｎｇ（ＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＡｐｐｌｉｅｄＭａｔｈｅ.........
主要基于切片逆回归（Sliced Inverse Regression,SIR）方法对1978-2013年重庆市粮食总产量的影响因素进行分析和预测.先对影响重庆市......
将相关研究提出的累积切片均值估计（CUME）、累积海塞方向（CHD）应用到多元响应降维子空间的估计中并对估计量加以改进得到改进的多元累......
给出了一种估计生存数据非线性充分降维子空间的新方法.利用再生核Hilbert空间性质以及双切片思想,建立广义特征谱分解问题与获得......
随着信息技术的发展和海量数据的出现,在经济、金融和医学等领域涌现了大量的高维数据。传统的统计方法在处理高维数据时会碰到诸......
随着计算机技术的发展,大规模处理数据变得越来越广泛。在非参数回归问题中,如何能够在尽量避免信息损失的前提下,对自变量向量进......
大规模数据降维技术是统计中一个非常重要的问题，而充分降维是这个领域中一个非常重要的工具。充分降维的思想是：在不假定任何参数模......
随着计算机技术的进步和大数据时代的到来,海量数据充斥着我们学习、工作和生活的方方面面。面对日益增多的高维数据,如何在大量的......
切片逆回归(SIR)是进行充分降维和数据可视化的一种创新并且十分有效的方法。近年来,许多学者提出了一系列通过添加惩罚项去估计稀......
