Fréchet Regression に関する報道

この論文では、半教師ありフレームワークとカーネル条件付き平均依存 U 統計を使用して、応答残差を必要とせずに予測子の増分情報をテストする、分離可能な計量空間におけるランダム オブジェクト回帰のエッジ座標テストを提案します。応答残差に依存した以前のテストと比較して、この方法では仮定が緩和され、適用範囲が拡大します。

Bures-Wasserstein多様体に対するFréchet回帰の部分効果の検定方法を提案します。このような多様な応答変数の有意性を検定するためのツールが以前に不足していたのと比較して、この方法は統計的推論のギャップを埋めます。漸近理論と単一細胞データの適用によって検証されたこのことは、複雑な多様体データに対する変数スクリーニングには理論に裏付けられた厳密なテスト方法があることを示しています。