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Data-driven slicing for dimension reduction in regressions:A likelihood-ratio approach

Science China Mathematics 2024年第3期67卷 647-664页

作者： Peirong Xu Tao Wang Lixing Zhu Department of Statistics Shanghai Jiao Tong UniversityShanghai 200240China Center for Statistics and Data Science Beijing Normal University at ZhuhaiZhuhai 519087China

To efficiently estimate the central subspace in sufficient dimension reduction,response discretization via slicing its range is one of the most used methodologies when inverse regression-based methods are ***,existing slicing schemes are almost all ad hoc and not widely ***,how to define datadriven schemes with certain optimal properties is a longstanding problem in this *** research described here is then ***,we introduce a likelihood-ratio-based framework for dimension reduction,subsuming the popularly used methods including the sliced inverse regression,the sliced average variance estimation and the likelihood acquired ***,we propose a regularized log likelihood-ratio criterion to obtain a data-driven slicing scheme and derive the asymptotic properties of the estimators.A simulation study is carried out to examine the performance of the proposed method and that of existing methods.A data set concerning concrete compressive strength is also analyzed for illustration and comparison.

关键词： full-likelihood approach adaptive slicing regularization second-order method

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