Mostrar el registro sencillo del ítem
dc.contributor.author
Bura, Efstathia
![Se ha confirmado la validez de este valor de autoridad por un usuario](/themes/CONICETDigital/images/authority_control/invisible.gif)
dc.contributor.author
Duarte, Sabrina Lorena
![Se ha confirmado la validez de este valor de autoridad por un usuario](/themes/CONICETDigital/images/authority_control/invisible.gif)
dc.contributor.author
Forzani, Liliana Maria
![Se ha confirmado la validez de este valor de autoridad por un usuario](/themes/CONICETDigital/images/authority_control/invisible.gif)
dc.date.available
2018-07-18T15:54:32Z
dc.date.issued
2016-07
dc.identifier.citation
Bura, Efstathia; Duarte, Sabrina Lorena; Forzani, Liliana Maria; Sufficient Reductions in Regressions with Exponential Family Inverse Predictors; American Statistical Association; Journal of The American Statistical Association; 111; 515; 7-2016; 1313-1329
dc.identifier.issn
0162-1459
dc.identifier.uri
http://hdl.handle.net/11336/52575
dc.description.abstract
We develop methodology for identifying and estimating sufficient reductions in regressions with predictors that, given the response, follow a multivariate exponential family distribution. This setup includes regressions where predictors are all continuous, all categorical, or mixtures of categorical and continuous. We derive the minimal sufficient reduction of the predictors and its maximum likelihood estimator by modeling the conditional distribution of the predictors given the response. Whereas nearly all extant estimators of sufficient reductions are linear and only partly capture the sufficient reduction, our method is not limited to linear reductions. It also provides the exact form of the sufficient reduction, which is exhaustive, its maximum likelihood (ML) estimates via an iterated reweighted least-square (IRLS) estimation algorithm, and asymptotic tests for the dimension of the regression. Supplementary materials for this article are available online.
dc.format
application/pdf
dc.language.iso
eng
dc.publisher
American Statistical Association
![Se ha confirmado la validez de este valor de autoridad por un usuario](/themes/CONICETDigital/images/authority_control/invisible.gif)
dc.rights
info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.uri
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
dc.subject
Categorical And Continuous Predictors
dc.subject
Linear And Nonlinear Reductions
dc.subject.classification
Matemática Pura
![Se ha confirmado la validez de este valor de autoridad por un usuario](/themes/CONICETDigital/images/authority_control/invisible.gif)
dc.subject.classification
Matemáticas
![Se ha confirmado la validez de este valor de autoridad por un usuario](/themes/CONICETDigital/images/authority_control/invisible.gif)
dc.subject.classification
CIENCIAS NATURALES Y EXACTAS
![Se ha confirmado la validez de este valor de autoridad por un usuario](/themes/CONICETDigital/images/authority_control/invisible.gif)
dc.title
Sufficient Reductions in Regressions with Exponential Family Inverse Predictors
dc.type
info:eu-repo/semantics/article
dc.type
info:ar-repo/semantics/artículo
dc.type
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.date.updated
2018-07-05T18:08:19Z
dc.journal.volume
111
dc.journal.number
515
dc.journal.pagination
1313-1329
dc.journal.pais
Estados Unidos
![Se ha confirmado la validez de este valor de autoridad por un usuario](/themes/CONICETDigital/images/authority_control/invisible.gif)
dc.journal.ciudad
Washington DC
dc.description.fil
Fil: Bura, Efstathia. The George Washington University; Estados Unidos
dc.description.fil
Fil: Duarte, Sabrina Lorena. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Matemática Aplicada del Litoral. Universidad Nacional del Litoral. Instituto de Matemática Aplicada del Litoral; Argentina
dc.description.fil
Fil: Forzani, Liliana Maria. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Matemática Aplicada del Litoral. Universidad Nacional del Litoral. Instituto de Matemática Aplicada del Litoral; Argentina
dc.journal.title
Journal of The American Statistical Association
![Se ha confirmado la validez de este valor de autoridad por un usuario](/themes/CONICETDigital/images/authority_control/invisible.gif)
dc.relation.alternativeid
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/https://www.tandfonline.com/doi/abs/10.1080/01621459.2015.1093944
dc.relation.alternativeid
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/doi/https://doi.org/10.1080/01621459.2015.1093944
Archivos asociados