arXiv · Statistics Machine Learning· Pawe{\l} Lenartowicz, Hubert Plisiecki·2026-09-30 12:00· 6 小时前AI 评分20

Partial Least Squares 回归的廉价高效监督子空间检验：逐成分推断

Cheap and Powerful Tests for Supervised Subspaces: Per-Component Inference for PLS

AI 导读

summary_zh: 该研究为 PLS 回归的拟合结果提供基于留出 OLS 重拟合的两类检验：Nadeau-Bengio 校正渐近 t 检验与排列检验，在结果-预测变量独立与行 iid 条件下有限样本有效。