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Dimension reduction in regression without matrix inversion

R. D. Cook · B. Li · F. Chiaromonte上线 2007-08-05 · 卷 94（3）Biometrika已编入正刊

无需矩阵求逆的回归降维AI 解读

Regressions in which the fixed number of predictors p exceeds the number of independent observational units n occur in a variety of scientific fields. Sufficient dimension reduction provides a promising approach to such problems, by restricting attention to d < n linear combinations of the original p predictors. However, standard methods of sufficient dimension reduction require inversion of the sample predictor covariance matrix. We propose a method for estimating the…

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