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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
收藏  |  浏览/下载：149/0  |  提交时间：2018/07/30
Kernel density estimation  Kernel regression  Dimension reduction  Missing at random  Asymptotic normality  
Dimension reduction based linear surrogate variable approach for model free variable selection 期刊论文
JOURNAL OF STATISTICAL PLANNING AND INFERENCE, 2016, 卷号: 169, 页码: 13-26
作者:  Dai, Pengjie;  Ding, Xiaobo;  Wang, Qihua
收藏  |  浏览/下载：167/0  |  提交时间：2018/07/30
Adaptive LASSO  Central subspace  Linear surrogate variable  Sufficient dimension reduction  Variable selection  
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
收藏  |  浏览/下载：152/0  |  提交时间：2018/07/30
Varying coefficient  Partially linear single-index  Two sets of estimating functions  Iteration  Asymptotic normality  
Fusion-Refinement Procedure for Dimension Reduction With Missing Response at Random 期刊论文
JOURNAL OF THE AMERICAN STATISTICAL ASSOCIATION, 2011, 卷号: 106, 期号: 495, 页码: 1193-1207
作者:  Ding, Xiaobo;  Wang, Qihua
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Central subspace  Complete-case analysis  Data-driven  Imputation