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J-GLOBAL ID：201802287042869130   整理番号：18A0936423

好ましい平滑化帯域幅によるノンパラメトリック独立性スクリーニング【JST・京大機械翻訳】

Nonparametric independence screening via favored smoothing bandwidth

著者 (3件)： Feng Yang (Department of Statistics, Columbia University, New York, NY 10027, United States) ,  Wu Yichao (Department of Mathematics, Statistics, and Computer Science, University of Illinois at Chicago, Chicago, IL, 60607-7045, United States) ,  Stefanski Leonard A. (Department of Statistics, North Carolina State University, Raleigh, NC, 27695-8203, United States)
資料名： Journal of Statistical Planning and Inference  (Journal of Statistical Planning and Inference)
巻： 197  ページ： 1-14  発行年： 2018年 
JST資料番号： B0907B  ISSN： 0378-3758  CODEN： JSPIDN  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 超高次元データのための柔軟な非パラメトリック回帰法を提案した。第一段階として,限界局所定数回帰の好ましい平滑化帯域幅に基づく高速スクリーニング法を提案した。次に,重要な共変量と回帰関数の両方を回復するための反復手順を開発した。理論的に,著者らは,好ましい平滑化帯域幅ベースのスクリーニングがモデル選択整合性特性を有することを証明した。シミュレーション研究と実データ解析は,新しい手順の競合性能を示した。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *ノンパラメトリック法 ,  *帯域幅 ,  シミュレーション ,  *スクリーニング ,  逐次近似 ,  データ解析 ,  高速度 ,  *平滑化
準シソーラス用語： モデル選択 ,  共変量 ,  高次元データ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 帯域幅 ,  ノンパラメトリック ,  平滑化 ,  可変スクリーニング

分類 (2件)： システム・制御理論一般  (IA02010H) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： 平滑化 ,  帯域幅 ,  ノンパラメトリック ,  スクリーニング