基于矩生成函数的多元响应降维子空间估计  

Estimate of dimension reduction subspace for multivariate responses based on moment-generating function

作　　者：甘胜进[1] 游文杰[1] GAN Sheng-jin YOU Wen-jie(School of Electronic and Information Engineering, Fuqing Branch of Fujian Normal University, Fuqing 350300 Chin)

机构地区：[1]福建师范大学福清分校电子与信息工程学院,福建福清350300

出　　处：《东北师大学报（自然科学版）》2017年第1期43-47,共5页Journal of Northeast Normal University(Natural Science Edition)

基　　金：国家自然科学基金资助项目(61473329);福建省自然科学基金资助项目(2015J01009);福建省中青年教师教育科研项目(JAT160566)

摘　　要：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).给出了该方法估计量的相合性以及渐近性性质,并进行了实例模拟.A new class of estimators for dimension reduction subspace with multivariate responses are proposed based on some related literature, which are termed as moment-generating function（GF）, absolute moment-generating function （G-A） and moment-generating function of principal Hessian directions（G-PHD） respectively. Consistency and asymptotic property of estimators are given.

关 键 词：充分降维 切片逆回归 矩生成函数 绝对值矩生成函数 海塞主方向 

分 类 号：O213[理学—概率论与数理统计]