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Determining the Dimension in Sliced Inverse Regression and Related Methods

Louis Ferré刊期 1998-03 · 卷 93（441）Journal of the American Statistical Association已编入正刊

切片逆回归及相关方法中的维数确定AI 解读

Sliced inverse regression (SIR) and principal Hessian directions aim to reduce the dimensionality of regression problems. An important step in the method is the determination of a suitable dimension. Although statistical tests based on the nullity eigenvalues are usually suggested, this article focuses on the quality of the estimation of the effective dimension reduction (EDR) spaces. Essentially, the goal is to retain only sufficiently stable subspaces. The goodness of the…

检验与推断一般估计
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