A PARTIALLY LINEAR FRAMEWORK FOR MASSIVE HETEROGENEOUS DATA

We consider a partially linear framework for modelling massive heterogeneous data. The major goal is to extract common features across all sub-populations while exploring heterogeneity of each sub-population. In particular, we propose an aggregation type estimator for the commonality parameter that...

Celý popis

Podrobná bibliografie

Vydáno v:	The Annals of statistics Ročník 44; číslo 4; s. 1400
Hlavní autoři:	Zhao, Tianqi, Cheng, Guang, Liu, Han
Médium:	Journal Article
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	United States 01.08.2016
Témata:	partially linear model joint asymptotics heterogenous data massive data mean square error reproducing kernel Hilbert space bias propagation
ISSN:	0090-5364
On-line přístup:	Zjistit podrobnosti o přístupu
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!