کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
6869726 | 681373 | 2015 | 14 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
A sequential test for variable selection in high dimensional complex data
ترجمه فارسی عنوان
آزمون پیوسته برای انتخاب متغیر در داده های پیچیده
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
رگرسیون معکوس، کاهش ابعاد، اجزای اصلی، انتخاب متغیر، غربالگری متغیر ابعاد بزرگ، تحلیل داده ها،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
نظریه محاسباتی و ریاضیات
چکیده انگلیسی
Given a high dimensional p-vector of continuous predictors X and a univariate response Y, principal fitted components (PFC) provide a sufficient reduction of X that retains all regression information about Y in X while reducing the dimensionality. The reduction is a set of linear combinations of all the p predictors, where with the use of a flexible set of basis functions, predictors related to Y via complex, nonlinear relationship can be detected. In the presence of possibly large number of irrelevant predictors, the accuracy of the sufficient reduction is hindered. The proposed method adapts a sequential test to the PFC to obtain a “pruned” sufficient reduction that shed off the irrelevant predictors. The sequential test is based on the likelihood ratio which expression is derived under different covariance structures of X|Y. The resulting reduction has an improved accuracy and also allows the identification of the relevant variables.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Computational Statistics & Data Analysis - Volume 81, January 2015, Pages 107-120
Journal: Computational Statistics & Data Analysis - Volume 81, January 2015, Pages 107-120
نویسندگان
Kofi P. Adragni, Moumita Karmakar,