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On the extension of sliced average variance estimation to multivariate regression

机译:关于切片平均方差估计到多元回归的扩展

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摘要

Many sufficient dimension reduction methods for univariate regression have been extended to multivariate regression. Sliced average variance estimation (SAVE) has the potential to recover more reductive information and recent development enables us to test the dimension and predictor effects with distributions commonly used in the literature. In this paper, we aim to extend the functionality of the SAVE to multivariate regression. Toward the goal, we propose three new methods. Numerical studies and real data analysis demonstrate that the proposed methods perform well.
机译:用于单变量回归的许多足够的降维方法已扩展到多变量回归。切片平均方差估计(SAVE)有可能恢复更多的归约信息,最近的发展使我们能够使用文献中常用的分布来测试维数和预测变量的影响。在本文中,我们旨在将SAVE的功能扩展到多元回归。为了实现这一目标,我们提出了三种新方法。数值研究和实际数据分析表明,所提出的方法性能良好。

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