预印本前沿

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Prediction in functional regression with discretely observed and noisy covariates

Siegfried Hörmann · Fatima Jammoul首次提交 2021-12-13 · 修订 2021-12-13 · v1arXiv预印本

离散观测且含噪协变量下的函数回归预测AI 解读

In practice functional data are sampled on a discrete set of observation points and often susceptible to noise. We consider in this paper the setting where such data are used as explanatory variables in a regression problem. If the primary goal is prediction, we show that the gain by embedding the problem into a scalar-on-function regression is limited. Instead we impose a factor model on the predictors and suggest regressing the response on an appropriate number of factor…

因子模型

关联记录被引 1 次 ↗OpenAlex · 核验 2026-09-30

AI 解读阅读原文 ↗BibTeX ↓