کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
4949392 | 1440048 | 2017 | 28 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Robust estimation and variable selection in sufficient dimension reduction
ترجمه فارسی عنوان
برآورد پایدار و انتخاب متغیر در کاهش اندازه کافی
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
برآورد پایدار، برآورد انقباض، کاهش اندازه مناسب، انتخاب متغیر،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
نظریه محاسباتی و ریاضیات
چکیده انگلیسی
Dimension reduction and variable selection play important roles in high dimensional data analysis. Minimum Average Variance Estimation (MAVE) is an efficient approach among many others. However, because of the use of least squares criterion, MAVE is not robust to outliers in the dependent variable or errors with heavy tailed distributions. A robust extension of MAVE through modal regression is proposed. This new approach can adapt to different error distributions and thus brings robustness to the contamination in the response variable. The estimator is shown to have the same convergence rate as the original MAVE. Furthermore, the proposed method is combined with adaptive LASSO to select informative variables. The efficacy of this new solution is illustrated through simulation studies and a data analysis on Hong Kong air quality.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Computational Statistics & Data Analysis - Volume 108, April 2017, Pages 146-157
Journal: Computational Statistics & Data Analysis - Volume 108, April 2017, Pages 146-157
نویسندگان
Hossein Moradi Rekabdarkolaee, Edward Boone, Qin Wang,