On the Structural Dimension of Sliced Inverse Regression

In this work, we address the longstanding puzzle that Sliced Inverse Regression (SIR) often performs poorly for sufficient dimension reduction when the structural dimension \(d\) (the dimension of the central space) exceeds 4. We first show that in the multiple index model \(Y=f( \mathbf{P} \boldsym...

Ausführliche Beschreibung

Bibliographische Detailangaben

Veröffentlicht in:	arXiv.org 2024-07
Hauptverfasser:	Huang, Dongming, Tian, Songtao, Lin, Qian
Format:	Artikel
Sprache:	eng
Schlagworte:	Estimation Minimax technique Signal strength Upper bounds
Online-Zugang:	Volltext
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