کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
6868775 | 1440035 | 2018 | 19 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Multivariate factorizable expectile regression with application to fMRI data
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
A multivariate expectile regression model is proposed to analyze the tail events of large cross-sectional and spatial data, where the tail events are linked by a latent factor structure. The computational advantage of the method is demonstrated, and the estimation risk is analyzed for every fixed number of iteration and fixed sample size, when the latent factors are either exactly or approximately sparse. The proposed method is applied on the functional magnetic resonance imaging (fMRI) data taken during an experiment of investment decisions making. It is shown that the negative extreme blood oxygenation level dependent (BOLD) responses may be relevant to the risk preferences.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Computational Statistics & Data Analysis - Volume 121, May 2018, Pages 1-19
Journal: Computational Statistics & Data Analysis - Volume 121, May 2018, Pages 1-19
نویسندگان
Shih-Kang Chao, Wolfgang K. Härdle, Chen Huang,