کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
415270 | 681196 | 2016 | 12 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Reduced rank regression with possibly non-smooth criterion functions: An empirical likelihood approach
ترجمه فارسی عنوان
رگرسیون رتبه کاهش یافته با توابع معیار احتمالا غیرصاف: رویکرد احتمال تجربی
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
نرمال بودن مجانبی؛ احتمال تجربی؛ رگرسیون ماد؛ رگرسیون چندک
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
نظریه محاسباتی و ریاضیات
چکیده انگلیسی
Reduced rank regression is considered when the criterion function is possibly non-smooth, which includes the previously un-studied reduced rank quantile regression. The approach used is based on empirical likelihood with a rank constraint. Asymptotic properties of the maximum empirical likelihood estimator (MELE) are established using general results on over-parametrized models. Empirical likelihood leads to more efficient estimators than some existing estimators. Besides, in the framework of empirical likelihood, it is conceptually straightforward to test the rank of the unknown matrix. The proposed methods are illustrated by some simulation studies and real data analyses.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Computational Statistics & Data Analysis - Volume 103, November 2016, Pages 139–150
Journal: Computational Statistics & Data Analysis - Volume 103, November 2016, Pages 139–150
نویسندگان
Sanying Feng, Heng Lian, Fukang Zhu,