异质性数据下基于Maximin效应的充分降维方法

	异质性数据下基于Maximin效应的充分降维方法
	梁晋雯 ; 田茂再
	2020-05-15
发表期刊	系统科学与数学
期号	5 页码:902-916
摘要	对有多个来源的数据集进行充分降维,文献中常见的方法是利用分类变量信息并融入先验知识或者鉴于混合模型分别估计不同成分的中心子空间.文章主要借鉴了普通线性模型的Maximin估计思想,提出了中心子空间的Maximin方向估计,以减少数据来源较多而呈现的复杂性.模拟结果显示,Maximin方向估计能够有效地探索子总体的共性.
关键词	充分降维异质性数据 Maximin效应最小二乘估计
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收录类别	北大核心 ; CSCD
ISSN	1000-0577
语种	中文
CSCD记录号	CSCD:6759229
文献类型	期刊论文
条目标识符	http://ir.lzufe.edu.cn/handle/39EH0E1M/10136
专题	统计与数据科学学院
作者单位	1.中国人民大学应用统计科学研究中心中国人民大学统计学院; 2.新疆财经大学统计与数据科学学院; 3.兰州财经大学统计学院
推荐引用方式 GB/T 7714	梁晋雯,田茂再. 异质性数据下基于Maximin效应的充分降维方法[J]. 系统科学与数学,2020(5):902-916.
APA	梁晋雯,&田茂再.(2020).异质性数据下基于Maximin效应的充分降维方法.系统科学与数学(5),902-916.
MLA	梁晋雯,et al."异质性数据下基于Maximin效应的充分降维方法".系统科学与数学 .5(2020):902-916.