分片逆回归中不同方法的比较研究

在多元统计分析中,分片逆回归在处理降维问题时十分有效。假设因变量Y和p维解释变量X满足Y=f(β1TX,…,βkTX,ε),则可以通过分片逆回归估计由βi生成的子空间,从而达到降维的目的。其中涉及到对E[Cov(X|Y)]或Cov[E(X|Y)]的估计,对此Li(1991)、Zhu和Ng(1995)以及Tian和Li(2004)等人曾提出几种不同的估计方法。文章通过蒙特卡洛模拟对它们进行比较研究,发现Zhu和Ng的方法对函数形式不敏感,因而适用性较广;同时对Tian和Li(2004)的方法作了适当推广。