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...

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Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:	The Annals of statistics Jg. 44; H. 4; S. 1400
Hauptverfasser:	Zhao, Tianqi, Cheng, Guang, Liu, Han
Format:	Journal Article
Sprache:	Englisch
Veröffentlicht:	United States 01.08.2016
Schlagworte:	partially linear model joint asymptotics heterogenous data massive data mean square error reproducing kernel Hilbert space bias propagation
ISSN:	0090-5364
Online-Zugang:	Weitere Angaben
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