Functional Partial Least-Squares: Adaptive Estimation and Inference
函数型偏最小二乘：自适应估计与推断AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要核心为通用函数型回归与逆问题，作物应用不足以支持所列领域细分。
反馈分类问题
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代码、数据与补充材料
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函数型偏最小二乘：自适应估计与推断
- 研究问题
- 在标量响应与 Hilbert 空间预测变量的函数型线性回归中，如何应对不适定性，并自适应选择成分数和开展推断？
- 方法与思路
- 作者研究函数型偏最小二乘估计，提出选择成分数的自适应提前停止程序，并构造可反演为置信集的新检验。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称估计量在一类椭球上达到近乎极小极大最优速率，检验能检测以参数速率趋近的局部备择，并用于作物产量分析。
- 阅读关注点
- 应核对椭球类与逆问题条件、提前停止规则、局部备择的定义和置信集覆盖性质，以及温度非线性效应如何进入模型。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，同行评审或期刊接收未核实；摘要未说明具体速率、检验条件和应用识别，不能据此认定温度效应为因果效应。
原文摘要
We study the functional linear regression model with a scalar response and a Hilbert space-valued predictor, a canonical example of an ill-posed inverse problem. We show that the functional partial least squares (PLS) estimator attains nearly minimax-optimal convergence rates over a class of ellipsoids and propose an adaptive early stopping procedure for selecting the number of PLS components. In addition, we develop new test that can detect local alternatives converging at the parametric rate which can be inverted to construct confidence sets. Simulation results demonstrate that the estimator performs favorably relative to several existing methods and the proposed test exhibits good power properties. We apply our methodology to evaluate the nonlinear effects of temperature on corn and soybean yields.