مقاله انگلیسی رایگان در مورد مدل RKHS برای انتخاب متغیر در رگرسیون خطی – الزویر ۲۰۱۸

مقاله انگلیسی رایگان در مورد مدل RKHS برای انتخاب متغیر در رگرسیون خطی – الزویر ۲۰۱۸

 

مشخصات مقاله
انتشار مقاله سال ۲۰۱۸
تعداد صفحات مقاله انگلیسی ۲۵ صفحه
هزینه دانلود مقاله انگلیسی رایگان میباشد.
منتشر شده در نشریه الزویر
نوع مقاله ISI
عنوان انگلیسی مقاله An RKHS model for variable selection in functional linear regression
ترجمه عنوان مقاله مدل RKHS برای انتخاب متغیر در رگرسیون خطی کارکردی
فرمت مقاله انگلیسی  PDF
رشته های مرتبط آمار
گرایش های مرتبط آمار ریاضی
مجله مجله تحليل چندمتغيره – Journal of Multivariate Analysis
دانشگاه Departamento de Matem´aticas – Universidad Aut´onoma de Madrid – Spain
کلمات کلیدی انتخاب ویژگی، رگرسیون خطی تابعی، نقاط ضربه، انتخاب متغیر
کلمات کلیدی انگلیسی feature selection, functional linear regression, impact points, variable selection
شناسه دیجیتال – doi https://doi.org/10.1016/j.jmva.2018.04.008
کد محصول E8086
وضعیت ترجمه مقاله  ترجمه آماده این مقاله موجود نمیباشد. میتوانید از طریق دکمه پایین سفارش دهید.
دانلود رایگان مقاله دانلود رایگان مقاله انگلیسی
سفارش ترجمه این مقاله سفارش ترجمه این مقاله

 

بخشی از متن مقاله:
۱٫ Introduction:

statement of the problem and motivation The problem under study: variable selection in functional regression The study of regression models is clearly among the leading topics in statistics. In particular, these models play a central role in the theory of statistics with functional data, often called Functional Data Analysis (FDA); see [7, 15, 16] for an overview on FDA. Throughout this paper, we will consider “functional data” consisting of independent X1 = X1(t), . . . , Xn = Xn(t) observations (trajectories) drawn from a second-order (L 2 ) stochastic process X = X(t), t ∈ [۰, ۱], with continuous trajectories and continuous mean and covariance functions, denoted by m = m(t) and K(s, t), respectively. All the involved random variables are supposed to be defined in a common probability space (Ω, A, Pr). We are interested on functional regression models with scalar response, of type Yi = g(Xi) + εi , where g is a real function defined on a suitable space X where the trajectories of our process are supposed to live. The random variables εi are independent errors (and also independent from the Xi) with mean zero and common variance σ ۲ . More specifically, we are concerned with variable selection issues; see, [4, Sec. 1], [11] for additional information and references. Basically, a variable selection functional method is an automatic procedure that takes a function {x(t), t ∈ [۰, ۱]} to a finite-dimensional vector (x(t1), . . . , x(tp)). The overall idea for variable selection is to choose the variables x(ti) (or, equivalently, the “impact points” t1, . . . , tp ∈ [۰, ۱]; see [22]), in an “optimal way” so that the original functional problem (regression, classification, clustering,…) is replaced with the corresponding multivariate version, based on the selected variables. In the regression setting, this would amount to replace the functional model Yi = g(Xi) + εi with a finite dimensional version of type Yi = φ{X(t1), . . . , X(tp)} + ei . Nevertheless, note that still the problem is of a functional nature, since the methods to select the ti are generally based upon the full data trajectories.

ثبت دیدگاه