کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
4949300 | 1440043 | 2017 | 16 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Student Sliced Inverse Regression
ترجمه فارسی عنوان
رگرسیون معکوس رشته ی دانشجویی
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
کاهش ابعاد، رگرسیون معکوس، ناپایدارها، برآورد پایدار، توزیع دانشجویی عمومی،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
نظریه محاسباتی و ریاضیات
چکیده انگلیسی
Sliced Inverse Regression (SIR) has been extensively used to reduce the dimension of the predictor space before performing regression. SIR is originally a model free method but it has been shown to actually correspond to the maximum likelihood of an inverse regression model with Gaussian errors. This intrinsic Gaussianity of standard SIR may explain its high sensitivity to outliers as observed in a number of studies. To improve robustness, the inverse regression formulation of SIR is therefore extended to non-Gaussian errors with heavy-tailed distributions. Considering Student distributed errors it is shown that the inverse regression remains tractable via an Expectation-Maximization (EM) algorithm. The algorithm is outlined and tested in the presence of outliers, both in simulated and real data, showing improved results in comparison to a number of other existing approaches.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Computational Statistics & Data Analysis - Volume 113, September 2017, Pages 441-456
Journal: Computational Statistics & Data Analysis - Volume 113, September 2017, Pages 441-456
نویسندگان
Alessandro Chiancone, Florence Forbes, Stéphane Girard,