Fugu-MT 論文翻訳(概要): A selective review of sufficient dimension reduction for multivariate response regression

論文の概要: A selective review of sufficient dimension reduction for multivariate response regression

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.00876v1
Date: Wed, 2 Feb 2022 04:53:09 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-02-03 22:18:04.176596
Title: A selective review of sufficient dimension reduction for multivariate response regression
Title（参考訳）: 多変量応答回帰のための十分な次元縮小の選択的検討
Authors: Yuexiao Dong, Abdul-Nasah Soale, Michael D. Power
Abstract要約: 広い範囲のSDR法は、逆回帰SDR推定器または前方回帰SDR推定器として特徴付けられる。通常の最小二乗、部分最小二乗、半パラメトリックSDR推定器は、前方回帰系の推定器として議論される。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.492300648514129
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: We review sufficient dimension reduction (SDR) estimators with multivariate response in this paper. A wide range of SDR methods are characterized as inverse regression SDR estimators or forward regression SDR estimators. The inverse regression family include pooled marginal estimators, projective resampling estimators, and distance-based estimators. Ordinary least squares, partial least squares, and semiparametric SDR estimators, on the other hand, are discussed as estimators from the forward regression family.
Abstract（参考訳）: 本稿では,多変量応答を持つSDR推定器について概説する。幅広いSDR手法は、逆回帰SDR推定器または前方回帰SDR推定器として特徴付けられる。逆回帰系には、プール付き辺縁推定器、射影再サンプリング推定器、距離に基づく推定器が含まれる。一方、通常最小二乗、部分最小二乗、半パラメトリックsdr推定器は、前方回帰系からの推定器として議論される。

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