累积切片估计（cumulative slicing estimation），理学-统计学-大数据统计分析-数据简化-高维问题-监督数据降维-累积切片估计，经典切片估计的改进形式，是一种可以避免选择切片数的充分降维方法。基本问题华人统计学家李克昭提出切片逆回归方法时，对于逆回归函数提出了一种切片估计方法，其中涉及切片数的选取问题。有限数值结果表明，降维子空间的估计不太依赖于切片数的选择；这个数值结果得到的经验，后来被朱力行从理论上严格证明，只要切片数落在一个很大范围内，基于切片估计方法的切片逆回归是相合的。因此，这种切片估计的想法随后被广泛应用到其他充分降维方法之中，比如切片平均方差估计、方向回归等。但是，李克昭当时的理论结果已经表明，切片数的选取对降维子空间维数估计问题是非常重要的。关于最优切片数的选取问题，被认为是充分降维领域长期存在的一个“公开问题”。另外，朱力行教授从理论上再次得到了一个另外意外的结果，基于切片估计方法的切片平均方差估计是不相合的。