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SUFFICIENT DIMENSION REDUCTION UNDER DIMENSION-REDUCTION-BASED IMPUTATION WITH PREDICTORS MISSING AT RANDOM 期刊论文
STATISTICA SINICA, 2019, 卷号: 29, 期号: 4, 页码: 1751-1778
作者:  Yang, Xiaojie;  Wang, Qihua
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Kernel imputation  missing at random  missing predictors  sliced inverse regression  sufficient dimension reduction  
Dimension reduction estimation for probability density with data missing at random when covariables are present 期刊论文
JOURNAL OF STATISTICAL PLANNING AND INFERENCE, 2017, 卷号: 181, 页码: 11-29
作者:  Deng, Jianqiu;  Wang, Qihua
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Kernel density estimation  Kernel regression  Dimension reduction  Missing at random  Asymptotic normality  
Mean response estimation with missing response in the presence of high-dimensional covariates 期刊论文
COMMUNICATIONS IN STATISTICS-THEORY AND METHODS, 2017, 卷号: 46, 期号: 2, 页码: 628-643
作者:  Li, Yongjin;  Wang, Qihua;  Zhu, Liping;  Ding, Xiaobo
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Central mean subspace  Imputation  Kernel regression  Missing response  Weighted-bandwidth  
Partially varying coefficient single-index additive hazard models 期刊论文
ANNALS OF THE INSTITUTE OF STATISTICAL MATHEMATICS, 2015, 卷号: 67, 期号: 5, 页码: 817-841
作者:  Wang, Xuan;  Wang, Qihua;  Zhou, Xiao-Hua Andrew
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Varying coefficient  Partially linear single-index  Two sets of estimating functions  Iteration  Asymptotic normality