检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:田茂再[1]
出 处:《系统科学与数学》2005年第3期348-355,共8页Journal of Systems Science and Mathematical Sciences
摘 要:分片逆回归是最近提出的一种多元数据分析方法.这是一种有效的降维方法.使用该方法的关键点在于能给出条件协差阵一个较好的估计.为此目的,本文基于拟残差给出了一个估计,并且研究了它的渐近性质,最后给出了部分模拟结果.Li (1989,1991) and Duan and Li (1991) proposed a new technique for analysing the multivariate data: sliced inverse regression. The key step to employing the new technique is the requirement of an estimate of covariance matrix. In this paper, a Quasi-residuals-based estimate is given and asymptotical properties is obtained. Sample properties are investigated in a simulation study.
关 键 词:渐近推断 回归 分片 数据分析方法 降维方法 渐近性质 模拟结果 协差阵 关键点 估计 残差
分 类 号:O212[理学—概率论与数理统计]
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