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Stochastic Inverse Regression and Reproducing Kernel Hilbert Space: with Applications in Functional Data Analysis - Tapa blanda
Sinopsis
The basic philosophy of Functional Data Analysis (FDA) is to think of the observed data functions as elements of a possibly infinite-dimensional function space. Most of the current research topics on FDA focus on advancing theoretical tools and extending existing multivariate techniques to accommodate the infinite-dimensional nature of data. This monograph reports contributions on both fronts, where a unifying inverse regression theory for both the multivariate setting and functional data from a Reproducing Kernel Hilbert Space (RKHS) prospective is developed. We proposed a stochastic multiple-index model, two RKHS-related inverse regression procedures, a ``slicing'' approach and a kernel approach, as well as an asymptotic theory were introduced to the statistical framework. Some general computational issues of FDA were discussed, Some general computational issues of FDA were discussed, which led to smoothed versions of the stochastic inverse regression methods.
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Reseña del editor
The basic philosophy of Functional Data Analysis (FDA) is to think of the observed data functions as elements of a possibly infinite-dimensional function space. Most of the current research topics on FDA focus on advancing theoretical tools and extending existing multivariate techniques to accommodate the infinite-dimensional nature of data. This monograph reports contributions on both fronts, where a unifying inverse regression theory for both the multivariate setting and functional data from a Reproducing Kernel Hilbert Space (RKHS) prospective is developed. We proposed a stochastic multiple-index model, two RKHS-related inverse regression procedures, a ``slicing'' approach and a kernel approach, as well as an asymptotic theory were introduced to the statistical framework. Some general computational issues of FDA were discussed, Some general computational issues of FDA were discussed, which led to smoothed versions of the stochastic inverse regression methods.
Biografía del autor
Haobo Ren received his B.S. and M.S. in statistics from Peking University, China, and Ph.D in statistics from Texas A&M University, USA. He was working in the Bell Labs as a member of technical staff, then moved to pharmaceutical industry as a biostatistician. He currently works in Regeneron Pharmaceuticals Incorporation, USA.
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- EditorialVDM Verlag
- Año de publicación2009
- ISBN 10 3639177924
- ISBN 13 9783639177923
- EncuadernaciónTapa blanda
- IdiomaInglés
- Número de páginas112
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Stochastic Inverse Regression and Reproducing Kernel Hilbert Space
Publicado por
VDM Verlag Dr. Müller, 2009
ISBN 10: 3639177924
ISBN 13: 9783639177923
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Kartoniert / Broschiert. Condición: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Autor/Autorin: Ren HaoboHaobo Ren received his B.S. and M.S. in statistics from Peking nUniversity, China, and Ph.D in statistics from Texas A&M nUniversity, USA. He was working in the Bell Labs as a member of ntechnical staff, then moved to pharma. Nº de ref. del artículo: 4964477
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VDM Verlag Dr. Müller, 2009
ISBN 10: 3639177924
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Stochastic Inverse Regression and Reproducing Kernel Hilbert Space: with Applications in Functional Data Analysis
Publicado por
VDM Verlag 2009-07-09, 2009
ISBN 10: 3639177924
ISBN 13: 9783639177923
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Stochastic Inverse Regression and Reproducing Kernel Hilbert Space
Publicado por
VDM Verlag Dr. Mueller Aktiengesellschaft & Co. KG, 2009
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Stochastic Inverse Regression and Reproducing Kernel Hilbert Space
Publicado por
VDM Verlag Dr. Mueller Aktiengesellschaft & Co. KG, 2009
ISBN 10: 3639177924
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Stochastic Inverse Regression and Reproducing Kernel Hilbert Space
Publicado por
VDM Verlag Dr. Mueller Aktiengesellschaft & Co. KG, 2009
ISBN 10: 3639177924
ISBN 13: 9783639177923
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