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On Sliced Inverse Regression With High-Dimensional Covariates

Lixing Zhu · Baiqi Miao · Heng Peng刊期 2006-06-01 · 卷 101（474）Journal of the American Statistical Association已编入正刊

高维协变量下的切片逆回归AI 解读

Sliced inverse regression is a promising method for the estimation of the central dimension-reduction subspace (CDR space) in semiparametric regression models. It is particularly useful in tackling cases with high-dimensional covariates. In this article we study the asymptotic behavior of the estimate of the CDR space with high-dimensional covariates, that is, when the dimension of the covariates goes to infinity as the sample size goes to infinity. Strong and weak…

高维与机器学习贝叶斯半参数与效率
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