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Artículo

A note on Smoothed Functional Inverse Regression

Forzani, Liliana MariaIcon ; Cook, R. Dennis
Fecha de publicación: 12/2007
Editorial: Statistica Sinica
Revista: Statistica Sinica
ISSN: 1017-0405
Idioma: Inglés
Tipo de recurso: Artículo publicado
Clasificación temática:
Matemática Pura

Resumen

Estimation in the context of functional data analysis is almost always non-parametric, since the object to be estimated lives in an infinite dimensional space. That is the case for the functional linear model with a real response and a process as covariables. In a recent paper Ferré and Yao state that the estimation of the Effective Dimension Reduction (EDR) subspace via SIR has parametric order. We show that a strong condition is needed for their statement to be true.
Palabras clave: Dimension Reduction , Functional Data Analysis , Inverse Regression
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Tamaño: 105.6Kb
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info:eu-repo/semantics/openAccess Excepto donde se diga explícitamente, este item se publica bajo la siguiente descripción: Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 2.5 Unported (CC BY-NC-SA 2.5)
Identificadores
URI: http://hdl.handle.net/11336/84268
Colecciones
Articulos(IMAL)
Articulos de INST.DE MATEMATICA APLICADA "LITORAL"
Citación
Forzani, Liliana Maria; Cook, R. Dennis; A note on Smoothed Functional Inverse Regression; Statistica Sinica; Statistica Sinica; 17; 4; 12-2007; 1677-1681
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