In this article, we study the problem of variable screening in multiple nonparametric regression model. The proposed methodology is based on the fact that the partial derivative of the regression function with respect to the irrelevant variable should be negligible. The Statistical property of the proposed methodology is investigated under both cases : (i) when the variance of the error term is known, and (ii) when the variance of the error term is unknown. Moreover, we establish the practicality of our proposed methodology for various simulated and real data related to interdisciplinary sciences such as Economics, Finance and other sciences.


翻译:在本条中,我们研究了多重非参数回归模型中的可变筛选问题,拟议方法基于一个事实,即与无关变量有关的回归功能的部分衍生物应可忽略不计,对拟议方法的统计属性在两种情况下都进行了调查:(一) 当已知错误术语的差异,和(二) 当误差术语的差异不详时,我们确定了与经济学、金融学和其他科学等跨学科科学有关的各种模拟和真实数据的拟议方法的实用性。

0
下载
关闭预览

相关内容

剑桥大学《数据科学: 原理与实践》课程,附PPT下载
专知会员服务
49+阅读 · 2021年1月20日
专知会员服务
42+阅读 · 2020年12月18日
因果图,Causal Graphs,52页ppt
专知会员服务
246+阅读 · 2020年4月19日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
28+阅读 · 2019年5月18日
IEEE | DSC 2019诚邀稿件 (EI检索)
Call4Papers
10+阅读 · 2019年2月25日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
大数据 | 顶级SCI期刊专刊/国际会议信息7条
Call4Papers
10+阅读 · 2018年12月29日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
17+阅读 · 2018年12月24日
Disentangled的假设的探讨
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月10日
【SIGIR2018】五篇对抗训练文章
专知
12+阅读 · 2018年7月9日
机器学习线性代数速查
机器学习研究会
19+阅读 · 2018年2月25日
【推荐】决策树/随机森林深入解析
机器学习研究会
5+阅读 · 2017年9月21日
【学习】Hierarchical Softmax
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年8月6日
Arxiv
14+阅读 · 2020年12月17日
Arxiv
4+阅读 · 2018年1月15日
VIP会员
相关资讯
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
28+阅读 · 2019年5月18日
IEEE | DSC 2019诚邀稿件 (EI检索)
Call4Papers
10+阅读 · 2019年2月25日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
大数据 | 顶级SCI期刊专刊/国际会议信息7条
Call4Papers
10+阅读 · 2018年12月29日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
17+阅读 · 2018年12月24日
Disentangled的假设的探讨
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月10日
【SIGIR2018】五篇对抗训练文章
专知
12+阅读 · 2018年7月9日
机器学习线性代数速查
机器学习研究会
19+阅读 · 2018年2月25日
【推荐】决策树/随机森林深入解析
机器学习研究会
5+阅读 · 2017年9月21日
【学习】Hierarchical Softmax
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年8月6日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员