Giảm chiều trong hồi quy chức năng với biến dự đoán phân loại

Computational Statistics - Tập 32 - Trang 585-609 - 2016
Guochang Wang1
1College of Economics, Jinan University, Guangzhou, China

Tóm tắt

Trong bài báo hiện tại, chúng tôi xem xét các phương pháp giảm chiều cho hồi quy chức năng với phản ứng vô hướng và các biến dự đoán bao gồm một đường cong ngẫu nhiên và một biến ngẫu nhiên phân loại. Để xử lý biến ngẫu nhiên phân loại, chúng tôi đề xuất ba phương pháp giảm chiều tiềm năng: hồi quy ngược cắt chức năng một phần, hồi quy ngược cắt chức năng biên và hồi quy ngược cắt chức năng có điều kiện. Hơn nữa, chúng tôi điều tra các mối quan hệ giữa ba phương pháp này. Ngoài ra, một tiêu chí BIC sửa đổi mới cho việc xác định chiều của không gian giảm chiều hiệu quả được phát triển. Sau đó, các ví dụ từ dữ liệu thực tế và mô phỏng được trình bày để chứng minh tính hiệu quả của các phương pháp được đề xuất.

Từ khóa

#giảm chiều #hồi quy chức năng #biến phân loại #hồi quy ngược cắt chức năng

Tài liệu tham khảo

Amato U, Antoniadis A, Feis ID (2006) Dimension reduction in functional regression with applications. Comput Stat Data Anal 50:2422–2446 Bosq D (1991) Modelization, non-parametric estimation and prediction for continuous time processes. In: Roussas G (ed) Nonparametric functional estimation and related topics, ASI Series. NATO, Washington, pp 509–529 Cai T, Hall P (2006) Prediction in functional linear regression. Ann Stat 34:2159–2179 Chen KH, Lei J (2015) Localized functional principal component analysis. J Am Stat Assoc 110:1266–1275 Cardot H, Ferraty F, Sarda P (2003) Spline estimators for the functional linear model. Stat Sin 13:571–591 Chiaromonte F, Cook D, Li B (2002) Sufficient dimension reduction in regressions wth categorical predictors. Ann Stat 30:475–497 Cook D, Critchley F (2000) Identifying regression outliers and mixtures graphically. J Am Stat Assoc 86:328–332 Cook RD, Forzani L (2009) Likelihood-based sufficient dimension reduction. J Am Stat Assoc 104:197–208 Dauxois J, Ferré L, Yao A F (2001) Un modèle semi-paramétrique pour variable aléatoire hilberienne. CR Acad Sci Pairs t.327, série I 947–952 Desarbo W, Cron W (1988) A maximum likelihood methodology for clusterwise linear regression. J Classif 5:249–282 Ferraty F, Vieu P (2006) Nonparametric functional data analysis: theory and practice. Springer, New York Ferré L, Yao AF (2003) Functional sliced inverse regression analysis. Statistics 37:475–488 Ferré L, Yao AF (2005) Smoothed functional inverse regression. Stat Sin 15:665–683 Goia A, Vieu P (2015) A partitioned single functional index model. Comput Stat 30:673–692 Horváth L, Kokoszka P (2012) Inference for functional data with applications. Springer, New York Jiang CR, Yu W, Wang JL (2014) Inverse regression for longitudinal data. Ann Stat 42:563–591 Li KC (1991) Sliced inverse regression for dimension reduction (with discussion). J Am Stat Assoc 86:316–342 Li B, Cook D, Chiaromonte F (2003) Dimesnion reduction for the conditional mean in regression with categorical predictors. Ann Stat 31:1636–1668 Lian H, Li GR (2014) Series expansion for functional sufficient dimension reduction. J Multivar Anal 124:150–165 Luo R, Wang H, Tsai CL (2009) Contour projected dimension reduction. Ann Stat 37:3743–3778 Ramsay JO, Bock RD, Gasser T (1995) Comparisons of heighted acceleration curves in the Fels, Zurich and Berkeley growth data. Ann Hum Biol 22:413–426 Ramsay JO, Silverman BW (2005) Functional data analysis, 2nd edn. Springer, New York Shao Y, Cook D, Weisberg S (2009) Partial central subspace and sliced averaged variance estimation. J Stat Plan Inference 139:952–961 Silverman BW (1996) Smoothed functional principal components analysis by choice of norm. Ann Stat 24:1–24 Tuddenham RD, Snyder MM (1954) Physical growth study of California boys and girs from birth to eighteen years. Univ Calif Publ Child Dev 1:183–364 Wang GC, Lin N, Zhang BX (2013a) Functional contour regression. J Multivar Anal 116:1–13 Wang GC, Lin N, Zhang BX (2013b) Dimension reduction in functional regression using mixed data canonical correlation analysis. Stat Interface 6:187–196 Wang GC, Lin N, Zhang BX (2014) Functional K-mean inverse regression. Comput Stat Data Anal 70:172–182 Wang GC, Feng X, Chen M (2016a) Functional partial linear single-index model. Scand J Stat 43:261–274 Wang G C, Zhou JJ, Wu WQ, Chen M (2016b) Robust functional sliced inverse regression. Stat Pap (to appear) Wang GC, Zhou Y, Feng XN, Zhang BX (2015) The hybrid method of FSIR and FSAVE for functional effective dimension reduction. Comput Stat Data Anal 91:64–77 Wen XR, Cook D (2007) OPtimal sufficient dimension reduction in regression with categorical predictors. J Stat Plan Inference 137:1961–1978 Yao F, Fu Y, Lee T (2011) functional mixture regression. Biostatistics 12:341–353 Zipunnikov V, Caffo B, Yousem DM, Davatzikos C, Schwartz BS, Crainiceanu C (2011) Multilevel functional principal component analysis for high-dimensional data. J Comput Graphical Stat 20:852–873 Zhang JT, Chen JW (2007) Statistical inferences for functional data. Ann Stat 35:1052–1079 Zhu LX, Ng KW (1995) Asymptotics of sliced inverse regression. Stat Sin 5:727–736 Zhu LX, Miao BQ, Peng H (2006) On sliced inverse regression with high-dimensional covariates. J Am Stat Assoc 101:630–643