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On a New Hybrid Estimator for the Central Mean Space

Journal of Systems Science & Complexity 2017年第1期30卷 111-121页

作者： XIA Qi DONG Yuexiao Department of Statistical Science Temple University USA.

Existing estimators of the central mean space are known to have uneven performances across different types of link functions. By combining the strength of the ordinary least squares and the principal Hessian directions, the authors propose a new hybrid estimator that successfully recovers the central mean space for a wide range of link functions. Based on the new hybrid estimator, the authors further study the order determination procedure and the marginal coordinate test. The superior performance of the hybrid estimator over existing methods is demonstrated in extensive simulation studies.

关键词： Marginal coordinate test order determination ordinary least squares principal Hessiandirections sufficient dimension reduction.

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