СибНСХБ

Вид поиска

Область поиска

Найдено в других БД

Формат представления найденных документов:
библиографическое описание	краткий	полный

Отсортировать найденные документы по:
автору	заглавию	году издания	типу документа

Поисковый запрос: (<.>A=Ni, Liqiang$<.>)

Общее количество найденных документов : 2
Показаны документы с 1 по 2

РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 08.03-04А3.401

Cook, R. Dennis
Using intraslice covariances for improved estimation of the central subspace in regression [Text] / R.Dennis Cook, Liqiang Ni // Biometrika. - 2006. - Vol. 93, N 1. - P65-74 . - ISSN 0006-3444
Перевод заглавия: Использование внутрислойных ковариаций для повышения точности оценки центрального подпространства в регрессии
Аннотация: Основной недостаток распространенных методов оценки центрального подпространства в регрессии, основанных на разбиении непрерывного отклика на слои, в том, что такое разбиение может приводить к потере важной информации. Предложено использовать внутрислойные ковариации и показано6 что их значения полезны для повышения точности оценки центрального подпространства в регрессии. Доказано, что разработанные методы оптимальны в классе квадратичных функций вывода и допускают использование хи-квадрат тестов условных гипотез независимости, предполагающих наличие предикторов. США, School of Statistics, Univ. of Minnesota, St. Paul, MN 55108. E-mail: dennis

ГРНТИ	34.05.25

ВИНИТИ 341.05.25.09.02
Рубрики: БИОМЕТРИЯ
ПОСЛОЙНАЯ ИНВЕРСНАЯ РЕГРЕССИЯ
ЦЕНТРАЛЬНОЕ ПОДПРОСТРАНСТВО
ТОЧНОСТЬ ОЦЕНКИ
ВНУТРИСЛОЙНЫЕ КОВАРИАЦИИ

Доп.точки доступа:
Ni, Liqiang

РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 08.04-04А3.447

Ni, Liqiang.
A note on shrinkage sliced inverse regression [Text] / Liqiang Ni, R.Dennis Cook, Chih-Ling Tsai // Biometrika. - 2005. - Vol. 92, N 1. - P242-247 . - ISSN 0006-3444
Перевод заглавия: Замечание от [методе редукции размерности] со стягиванием
Аннотация: Рассматривается метод уменьшения размерности данных (sliced inverse regression) со стягиванием методом лассо для получения регрессионных оценок. Результаты дают хорошую предсказательную способность и легкую интерпретируемость без использования параметрической модели. Св-ва предлагаемого подхода изучались с помощью имитационных экспериментов. Они показали его хорошие х-ки при выборе настраиваемого параметра по критерию байесовской информации и информационному критерию остатков. США, Dep of Statistics and Actuarial Sci., Univ. of Central Florida, Orlando, FL 32816. Табл. 2. Библ. 19

ГРНТИ	34.05.25

ВИНИТИ 341.05.25.09.09
Рубрики: БИОМЕТРИЯ
РЕДУКЦИЯ РАЗМЕРНОСТИ
РЕГРЕССИОННЫЙ АНАЛИЗ

Доп.точки доступа:
Cook, R.Dennis; Tsai, Chih-Ling

"Электронные каталоги и базы данных библиотек СО РАН"

© Международная Ассоциация пользователей и разработчиков электронных библиотек и новых информационных технологий
(Ассоциация ЭБНИТ)

rtvarBDview(" результаты поиска","20190607010228","4682442");

Вид поиска