A partially linear framework for massive heterogeneous data
نویسندگان
چکیده
منابع مشابه
A Partially Linear Framework for Massive Heterogeneous Data.
We consider a partially linear framework for modelling massive heterogeneous data. The major goal is to extract common features across all sub-populations while exploring heterogeneity of each sub-population. In particular, we propose an aggregation type estimator for the commonality parameter that possesses the (non-asymptotic) minimax optimal bound and asymptotic distribution as if there were...
متن کاملKernel Ridge Estimator for the Partially Linear Model under Right-Censored Data
Objective: This paper aims to introduce a modified kernel-type ridge estimator for partially linear models under randomly-right censored data. Such models include two main issues that need to be solved: multi-collinearity and censorship. To address these issues, we improved the kernel estimator based on synthetic data transformation and kNN imputation techniques. The key idea of this paper is t...
متن کاملFisher’s Linear Discriminant Analysis for Weather Data by reproducing kernel Hilbert spaces framework
Recently with science and technology development, data with functional nature are easy to collect. Hence, statistical analysis of such data is of great importance. Similar to multivariate analysis, linear combinations of random variables have a key role in functional analysis. The role of Theory of Reproducing Kernel Hilbert Spaces is very important in this content. In this paper we study a gen...
متن کاملa new approach to credibility premium for zero-inflated poisson models for panel data
هدف اصلی از این تحقیق به دست آوردن و مقایسه حق بیمه باورمندی در مدل های شمارشی گزارش نشده برای داده های طولی می باشد. در این تحقیق حق بیمه های پبش گویی بر اساس توابع ضرر مربع خطا و نمایی محاسبه شده و با هم مقایسه می شود. تمایل به گرفتن پاداش و جایزه یکی از دلایل مهم برای گزارش ندادن تصادفات می باشد و افراد برای استفاده از تخفیف اغلب از گزارش تصادفات با هزینه پائین خودداری می کنند، در این تحقیق ...
15 صفحه اولذخیره در منابع من
با ذخیره ی این منبع در منابع من، دسترسی به آن را برای استفاده های بعدی آسان تر کنید
ژورنال
عنوان ژورنال: The Annals of Statistics
سال: 2016
ISSN: 0090-5364
DOI: 10.1214/15-aos1410