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sliced average variance estimation for Tensor Data

Acta Mathematicae Applicatae Sinica 2024年第3期40卷 630-655页

作者： Chuan-quan LI Pei-wen XIAO Chao YING Xiao-hui LIU School of Statistics Jiangxi University of Finance and EconomicsNanchang 330013China Key Laboratory of Data Science in Finance and Economics Jiangxi University of Finance and EconomicsNanchang 330013China Biostatistics and Medical Informatics University of Wisconsin MadisonMadison 53726USA

Tensor data have been widely used in many fields,e.g.,modern biomedical imaging,chemometrics,and economics,but often suffer from some common issues as in high dimensional *** to find their low-dimensional latent structure has been of great interest for *** this end,we develop two efficient tensor sufficient dimension reduction methods based on the sliced average variance estimation(SAVE)to estimate the corresponding dimension reduction *** first one,entitled tensor sliced average variance estimation(TSAVE),works well when the response is discrete or takes finite values,but is not■consistent for continuous response;the second one,named bias-correction tensor sliced average variance estimation(CTSAVE),is a de-biased version of the TSAVE *** asymptotic properties of both methods are derived under mild *** and real data examples are also provided to show the superiority of the efficiency of the developed methods.

关键词： tensor data sliced average variance estimation sufficient dimension reduction central subspace

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