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回归函数的投影寻踪逼近的L_p收敛性 被引量:3

The L_p Convergence for Projection Pursuit Regression
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摘要 投影寻踪是用来处理高维数据得一类新型统计方法.由于不知道E(rm(x)|aTmx)的具体形式,给投影寻踪回归的应用带来一定的困难,为此,作者曾证明岭函数为多项式形式的投影寻踪回归的 L2收敛性[3],本文在文献 [3]的基础上进一步证明了回归函数投影寻踪逼近的 Lp收敛性. Projection Pursuit (PP) is a new statistical method which can be used to handle with high- dimensional data. However, no specific forms of the ridge function for projection pursuit regression (PPR) have been proposed, so it is difficult to employ the PPR to solve practical problems. The authors have proposed polynomials as ridge function and proved the L2 convergence for PPR [3]. Furthermore, we prove the Lp convergence of projection pursuit approximation for regression function in this paper.
作者 田铮 肖华勇
机构地区 西北工业大学
出处 《应用概率统计》 CSCD 北大核心 2000年第3期225-228,共4页 Chinese Journal of Applied Probability and Statistics
基金 航空科学基金
  • 相关文献

参考文献2

二级参考文献1

  • 1成平,投影寻踪讲义,1986年

共引文献6

同被引文献39

引证文献3

二级引证文献22

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