کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
416707 | 681398 | 2006 | 11 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Robust estimation of dimension reduction space
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
نظریه محاسباتی و ریاضیات
پیش نمایش صفحه اول مقاله
چکیده انگلیسی
Most dimension reduction methods based on nonparametric smoothing are highly sensitive to outliers and to data coming from heavy-tailed distributions. Two recently proposed methods, minimum average variance estimation and outer product of gradients, can be and are made robust in such a way that preserves all advantages of the original approach. Their extension based on the local one-step M-estimators is sufficiently robust to outliers and data from heavy-tailed distributions, it is relatively easy to implement, and surprisingly, it performs as well as the original methods when applied to normally distributed data.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Computational Statistics & Data Analysis - Volume 51, Issue 2, 15 November 2006, Pages 545–555
Journal: Computational Statistics & Data Analysis - Volume 51, Issue 2, 15 November 2006, Pages 545–555
نویسندگان
P. Čížek, W. Härdle,