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Dimension reduction in functional regression with applications (Articolo in rivista)
- Type
- Label
- Dimension reduction in functional regression with applications (Articolo in rivista) (literal)
- Anno
- 2006-01-01T00:00:00+01:00 (literal)
- Http://www.cnr.it/ontology/cnr/pubblicazioni.owl#doi
- 10.1016/j.csda.2004.12.007 (literal)
- Alternative label
- Http://www.cnr.it/ontology/cnr/pubblicazioni.owl#autori
- Amato U.; Antoniadis A.; De Feis I. (literal)
- Pagina inizio
- Pagina fine
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- Rivista
- Http://www.cnr.it/ontology/cnr/pubblicazioni.owl#numeroFascicolo
- Note
- Google S (literal)
- Scopu (literal)
- ISI Web of Science (WOS) (literal)
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- Istituto per le Applicazioni del Calcolo \"Mauro Picone\" Sezione di Napoli, Consiglio Nazionale delle Ricerche,
Via Pietro Castellino 111, 80131 Napoli, Italy.
Laboratoire de Modelisation et Calcul (LMC-IMAG), Universite Joseph Fourier, Tour IRMA, B.P. 53,
38041 Grenoble, Cedex 9, France (literal)
- Titolo
- Dimension reduction in functional regression with applications (literal)
- Abstract
- Two dimensional reduction regression methods to predict a scalar response from a discretized sample path of a continuous time covariate process are presented. The methods take into account the functional nature of the predictor and are both based on appropriate wavelet decompositions. Using
such decompositions, prediction methods are devised that are similar to minimum average variance estimation (MAVE) or functional sliced inverse regression (FSIR). Their practical implementation is described, together with their application both to simulated and on real data analyzing three calibration examples of near infrared spectra. (literal)
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