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浏览/检索结果: 共6条，第1-6条 帮助 限定条件 专题：数学与系统科学研究院    第一署名单位    第一作者单位    通讯作者单位     已选(0)清除 条数/页：5101520253035404550556065707580859095100   排序方式：请选择作者升序作者降序题名升序题名降序发表日期升序发表日期降序提交时间升序提交时间降序 Missing data analysis with sufficient dimension reduction 期刊论文 CANADIAN JOURNAL OF STATISTICS-REVUE CANADIENNE DE STATISTIQUE, 2022, 页码: 22 作者:  ZHENG, Siming;  WAN, Alan T. K.;  ZHOU, Yong 收藏  |  浏览/下载：5/0  |  提交时间：2023/02/07 Asymptotically equivalent  estimating equations projection  generalized method of moments  inverted probability weighting  missing at random   Surrogate space based dimension reduction for nonignorable nonresponse 期刊论文 COMPUTATIONAL STATISTICS & DATA ANALYSIS, 2022, 卷号: 168, 页码: 18 作者:  Deng, Jianqiu;  Yang, Xiaojie;  Wang, Qihua 收藏  |  浏览/下载：17/0  |  提交时间：2022/04/02 Sufficient dimension reduction  Nonignorable nonresponse  Cumulative mean estimation  Exponential tilting model  Regression calibration  Surrogate subspace   SUFFICIENT DIMENSION REDUCTION UNDER DIMENSION-REDUCTION-BASED IMPUTATION WITH PREDICTORS MISSING AT RANDOM 期刊论文 STATISTICA SINICA, 2019, 卷号: 29, 期号: 4, 页码: 1751-1778 作者:  Yang, Xiaojie;  Wang, Qihua 收藏  |  浏览/下载：65/0  |  提交时间：2020/01/10 Kernel imputation  missing at random  missing predictors  sliced inverse regression  sufficient dimension reduction   Dimension reduction estimation for probability density with data missing at random when covariables are present 期刊论文 JOURNAL OF STATISTICAL PLANNING AND INFERENCE, 2017, 卷号: 181, 页码: 11-29 作者:  Deng, Jianqiu;  Wang, Qihua 收藏  |  浏览/下载：21/0  |  提交时间：2018/07/30 Kernel density estimation  Kernel regression  Dimension reduction  Missing at random  Asymptotic normality   Mean response estimation with missing response in the presence of high-dimensional covariates 期刊论文 COMMUNICATIONS IN STATISTICS-THEORY AND METHODS, 2017, 卷号: 46, 期号: 2, 页码: 628-643 作者:  Li, Yongjin;  Wang, Qihua;  Zhu, Liping;  Ding, Xiaobo 收藏  |  浏览/下载：31/0  |  提交时间：2018/07/30 Central mean subspace  Imputation  Kernel regression  Missing response  Weighted-bandwidth   Dimension reduction based linear surrogate variable approach for model free variable selection 期刊论文 JOURNAL OF STATISTICAL PLANNING AND INFERENCE, 2016, 卷号: 169, 页码: 13-26 作者:  Dai, Pengjie;  Ding, Xiaobo;  Wang, Qihua 收藏  |  浏览/下载：21/0  |  提交时间：2018/07/30 Adaptive LASSO  Central subspace  Linear surrogate variable  Sufficient dimension reduction  Variable selection