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On spline approximation of sliced inverse regression

Science China Mathematics 2007年第9期50卷 1289-1302页

作者： Li-ping ZhU Zhou YU Department of Statistics East China Normal UniversityShanghai 200062China

The dimension reduction is helpful and often necessary in exploring the nonparametric regression *** this area,Sliced inverse regression (SIR) is a promising tool to estimate the central dimension reduction (CDR) *** estimate the kernel matrix of the SIR,we herein suggest the spline approximation using the least squares *** heteroscedasticity can be incorporated well by introducing an appropriate weight *** root-n asymptotic normality can be achieved for a wide range choice of *** is essentially analogous to the kernel ***, we also propose a modified Bayes information criterion (BIC) based on the eigenvalues of the SIR *** modified BIC can be applied to any form of the SIR and other related *** methodology and some of the practical issues are illustrated through the horse mussel *** studies evidence the performance of our proposed spline approximation by comparison of the existing estimators.

关键词： asymptotic normality spline Bayes information criterion dimension reduction sliced inverse regression structural dimensionality 62h12 62J02

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