SLICED INVERSE REGRESSION AND INDEPENDENCE IN RANDOM MARKED SETS WITH COVARIATES

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216208%3A11320%2F13%3A10159392" target="_blank" >RIV/00216208:11320/13:10159392 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

—

DOI - Digital Object Identifier

—

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

SLICED INVERSE REGRESSION AND INDEPENDENCE IN RANDOM MARKED SETS WITH COVARIATES

Popis výsledku v původním jazyce

Dimension reduction of multivariate data was developed by Y. Guan for point processes with Gaussian random fields as covariates. The generalization to fibre and surface processes is straightforward. In inverse regression methods, we suggest slicing basedon geometrical marks. An investigation of the properties of this method is presented in simulation studies of random marked sets. In a refined model for dimension reduction, the second-order central subspace is analyzed in detail. A real data pattern istested for independence of a covariate.

Název v anglickém jazyce

SLICED INVERSE REGRESSION AND INDEPENDENCE IN RANDOM MARKED SETS WITH COVARIATES

Popis výsledku anglicky

Dimension reduction of multivariate data was developed by Y. Guan for point processes with Gaussian random fields as covariates. The generalization to fibre and surface processes is straightforward. In inverse regression methods, we suggest slicing basedon geometrical marks. An investigation of the properties of this method is presented in simulation studies of random marked sets. In a refined model for dimension reduction, the second-order central subspace is analyzed in detail. A real data pattern istested for independence of a covariate.

Druh

J_x - Nezařazeno - Článek v odborném periodiku (Jimp, Jsc a Jost)

CEP obor

BA - Obecná matematika

OECD FORD obor

—

Projekt

<a href="/cs/project/GAP201%2F10%2F0472" target="_blank" >GAP201/10/0472: Stochastická geometrie - nehomogenita, kótování, dynamika a stereologie</a><br>

Návaznosti

S - Specificky vyzkum na vysokych skolach

Rok uplatnění

2013

Kód důvěrnosti údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Název periodika

Advances in Applied Probability

ISSN

0001-8678

e-ISSN

—

Svazek periodika

45

Číslo periodika v rámci svazku

3

Stát vydavatele periodika

GB - Spojené království Velké Británie a Severního Irska

Počet stran výsledku

19

Strana od-do

626-644

Kód UT WoS článku

000325444200002

EID výsledku v databázi Scopus

—