論文の概要: Functional Partial Least-Squares: Adaptive Estimation and Inference

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.11134v2
• Date: Wed, 07 May 2025 15:34:05 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-08 19:07:35.668391
• Title: Functional Partial Least-Squares: Adaptive Estimation and Inference
• Title（参考訳）: 機能的部分最小二乗:適応的推定と推論
• Authors: Andrii Babii, Marine Carrasco, Idriss Tsafack,
• Abstract要約: 関数的部分最小二乗(PLS)推定器は, 楕円体のクラスに対して, 最大収束速度がほぼ最小となることを示す。 トウモロコシと大豆の収量に対する温度の非線形効果を評価するために,本手法を適用した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: 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.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,スカラー応答とヒルベルト空間値予測器を用いた関数線形回帰モデルについて検討する。 機能的部分最小二乗推定器 (PLS) は, 楕円体群に対する最小最適収束率をほぼ達成し, PLS 成分数を選択する適応的な早期停止手順を提案する。 さらに、パラメトリックレートで収束する局所的な代替品を検出できる新しいテストを開発し、信頼セットを構築するために反転することができる。 シミュレーションの結果、推定器はいくつかの既存手法と比較して良好に動作し、提案試験は優れたパワー特性を示すことが示された。 トウモロコシと大豆の収量に対する温度の非線形効果を評価するために,本手法を適用した。

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