IDEAS主页打印自https://ideas.repec.org/a/spr/testjl/v30y2021i2d10.1007_s11749-020-00728-w.html
  我的参考书目  保存此文章

预测因子为函数变量和高维变量混合时的稀疏半参数回归

作者

上市的:
  • 西尔维娅·诺沃

    (科鲁尼亚大学,中信研究中心)

  • Germanán Aneiros公司

    (科鲁尼亚大学,中信研究中心)

  • 菲利普·维尤

    (保罗·萨巴蒂尔大学,IMT)

摘要

本文旨在探讨当预测因子是函数变量和高维向量的混合时,回归设置中的降维问题。提出了一种结合稀疏线性思想和半参数的柔性模型。提供了一个广泛的渐近结果:这涵盖了估计量的收敛速度和变量选择过程的渐近行为。通过有限样本模拟实验分析了实际问题,而对Tecator数据的应用说明了我们方法的有用性。

建议引用

  • Silvia Novo、Germanán Aneiros和Philippe Vieu,2021年。"预测因子为函数变量和高维变量混合时的稀疏半参数回归,"测试:西班牙统计与运筹学会官方期刊,施普林格;《运营调查协会》,第30卷(2),第481-504页,6月。
  • 手柄:RePEc:spr:testjl:v:30:y:2021:i:2:d:10.1007_s11749-020-00728-w
    数字对象标识码:10.1007/s11749-020-00728-w
    作为

    从出版商下载全文

    文件URL: http://link.springer.com/10.1007/s11749-020-00728-w
    文件功能:摘要
    下载限制:访问本系列文章的全文受到限制。

    文件URL: https://libkey.io/10.1007/s11749-020-00728-w?utm_source=ideas
    LibKey链接:如果访问受到限制,并且您的库使用此服务,LibKey会将您重定向到可以使用库订阅访问此项目的位置
    ---><---

    由于此文档的访问受到限制,您可能希望搜索换一个不同的版本。

    IDEAS上列出的参考文献

    作为
    1. 王国昌,冯向南,陈敏,2016。"函数部分线性单因次模型,"斯堪的纳维亚统计杂志丹麦理论统计学会;芬兰统计学会;挪威统计协会;瑞典统计协会,第43卷(1),第261-274页,3月。
    2. 丁、慧和刘、杨慧和徐、文超和张、日泉,2017年。"一类函数部分线性单指标模型,"多元分析杂志爱思唯尔,第161(C)卷,第68-82页。
    3. Preda,C.和Saporta,G.,2005年。"随机过程的聚类PLS回归,"计算统计与数据分析爱思唯尔,第49卷(1),第99-108页,4月。
    4. Silvia Novo和Germanán Aneiros以及Philippe Vieu,2019年。"函数单指标回归中的自动和位置自适应估计,"非参数统计杂志《泰勒与弗朗西斯杂志》,第31卷(2),第364-392页,4月。
    5. Aneiros-Pérez,Germanán&Vieu,Philippe,2008年。"非参数时间序列预测:半函数部分线性模型,"多元分析杂志爱思唯尔,第99卷(5),第834-857页,5月。
    6. Reiss,Philip T.和Ogden,R.Todd,2007年。"函数主成分回归与函数偏最小二乘,"美国统计协会杂志,美国统计协会,第102卷,第984-996页,9月。
    7. 菲利普·维尤,2018年。"功能数据的降维模型研究,"统计与概率信件爱思唯尔,第136(C)卷,第134-138页。
    8. Preda,C.和Saporta,G.,2005年。"随机过程的PLS回归,"计算统计与数据分析爱思唯尔,第48卷(1),第149-158页,1月。
    9. F.Ferraty&A.Goia&E.Salinelli&P.Vieu,2013年。"函数投影寻踪回归,"测试:西班牙统计与运筹学会官方期刊,施普林格;《运营调查协会》,第22卷(2),第293-320页,6月。
    10. Manuel Febrero-Bande、Pedro Galeano和Wenceslao González-Manteiga,2017年。"函数主成分回归和函数偏最小二乘回归:综述和比较研究,"国际统计评论国际统计局,第85(1)卷,第61-83页,4月。
    11. Fan J.&Li R.,2001年。"基于非冲突惩罚似然的变量选择及其Oracle性质,"美国统计协会杂志,美国统计协会,第96卷,第1348-1360页,12月。
    12. Aneiros、Germanán&Cao、Ricardo&Fraiman、Ricarto&Genest、Christian&Vieu、Philippe,2019年。"函数数据分析和高维统计学的最新进展,"多元分析杂志爱思唯尔,第170(C)卷,第3-9页。
    13. 马淑杰,2016。"函数单指标模型中的估计与推断,"统计数学研究所年鉴,施普林格;统计数学研究所,第68卷(1),第181-208页,2月。
    14. Aneiros-Pérez,Germanán&Vieu,Philippe,2006年。"半函数偏线性回归,"统计与概率信件爱思唯尔,第76(11)卷,第1102-1110页,6月。
    完整参考文献 (包括与IDEAS上的项目不匹配的项目)

    引文

    引文由CitEc项目,订阅其RSS源用于此项目。
    作为


    引用人:

    1. 布马赫迪、穆尼尔和瓦索、伊迪尔和拉赫迪、穆斯塔法,2023年。"具有代理响应的非参数泛函对泛函模型的估计,"多元分析杂志爱思唯尔,第198(C)卷。
    2. Aneiros,Germanán&Novo,Silvia&Vieu,Philippe,2022年。"函数回归模型中的变量选择:综述,"多元分析杂志爱思唯尔,第188(C)卷。

    最相关的项目

    这些是最常引用与本书相同作品的项目,也被与本书同样的作品引用。
    1. Edoardo Belli,2022年。"平滑自适应中心岭估计,"多元分析杂志爱思唯尔,第189(C)卷。
    2. Novo,Silvia&Aneiros,Germanán&Vieu,Philippe,2021年。"半参数函数数据分析中的kNN方法,"统计与概率信件爱思唯尔,第171(C)卷。
    3. 方耀,吴一超,邹佳琳,2016。"关于:概率增强的稀疏函数数据分类的有效降维,"测试:西班牙统计与运筹学会官方期刊,施普林格;《运营调查协会》,第25卷(1),第52-58页,3月。
    4. 方耀,吴一超,邹佳琳,2016。"重述:用于分类稀疏函数数据的概率增强有效降维,"测试:西班牙统计与运筹学会官方期刊,施普林格;《运营调查协会》,第25卷(1),第52-58页,3月。
    5. 朱、韩冰与张、日泉与余、周与联、恒与刘、杨辉,2019年。"部分函数线性误差-变量模型的估计与检验,"多元分析杂志爱思唯尔,第170(C)卷,第296-314页。
    6. Ufuk Beyaztas和Han Lin Shang,2021年。"函数对函数交互回归的偏最小二乘法,"计算统计学施普林格,第36卷(2),第911-939页,6月。
    7. 菲利普·维尤,2018年。"功能数据的降维模型研究,"统计与概率信件爱思唯尔,第136(C)卷,第134-138页。
    8. Shang、Han Lin和Hyndman,Rob。J.,2011年。"具有动态更新的非参数时间序列预测,"数学与计算机仿真(MATCOM)爱思唯尔,第81卷(7),第1310-1324页。
    9. Liebl,Dominik&Walders,Fabian,2019年。"部分功能面板回归中的参数区域,"计量经济与统计爱思唯尔,第11卷(C),第105-115页。
    10. 韩尚,2014。"函数主成分分析综述,"AStA统计分析进展,施普林格;德国统计学会,第98卷(2),第121-142页,4月。
    11. Ufuk Beyaztas、Han Lin Shang和Aylin Alin,2022年。"函数对函数部分分位数回归,"农业、生物和环境统计杂志,施普林格;国际生物识别学会;美国统计协会,第27卷(1),第149-174页,3月。
    12. Philip T.Reiss和Jeff Goldsmith、Han Lin Shang和R.Todd Ogden,2017年。"标量-函数回归方法,"国际统计评论国际统计局,第85(2)卷,第228-249页,8月。
    13. 杰夫·戈德史密斯(Jeff Goldsmith)和舍伊普(Scheipl),费边(Fabian),2014年。"尺度函数回归中估计量的选择与组合,"计算统计与数据分析爱思唯尔,第70卷(C),第362-372页。
    14. 布马赫迪、穆尼尔和瓦索、伊迪尔和拉赫迪、穆斯塔法,2023年。"具有替代响应的非参数泛函对泛函模型的估计,"多元分析杂志爱思唯尔,第198(C)卷。
    15. 罗瑞燕,齐欣,2015。"具有多条预测曲线的稀疏小波回归,"多元分析杂志爱思唯尔,第134(C)卷,第33-49页。
    16. 周志阳,2019。"函数连续回归,"多元分析杂志爱思唯尔,第173(C)卷,第328-346页。
    17. 阿尔瓦雷斯-李埃巴纳,J.&Bosq,D.&Ruiz-Medina,医学博士,2017年。"组件式ARH(1)插件预测器的渐近性质,"多元分析杂志爱思唯尔,第155(C)卷,第12-34页。
    18. Berrendero,J.R.&Justel,A.&Svarc,M.,2011年。"多元函数数据的主成分,"计算统计与数据分析爱思唯尔,第55卷(9),第2619-2634页,9月。
    19. Aneiros、Germanán&Cao、Ricardo&Fraiman、Ricarto&Genest、Christian&Vieu、Philippe,2019年。"功能数据分析和高维统计的最新进展,"多元分析杂志爱思唯尔,第170(C)卷,第3-9页。
    20. Manuel Febrero-Bande、Pedro Galeano和Wenceslao González-Manteiga,2017年。"函数主成分回归和函数偏最小二乘回归:综述和比较研究,"国际统计评论国际统计局,第85(1)卷,第61-83页,4月。

    更正

    本网站上的所有材料均由各自的出版商和作者提供。你可以帮助纠正错误和遗漏。请求更正时,请提及此项目的句柄:RePEc:spr:testjl:v:30:y:2021:i:2:d:10.1007_s11749-020-00728-w。请参阅一般信息关于如何更正RePEc中的材料。

    如果您编写了此项目,但尚未在RePEc注册,我们鼓励您这样做在这里。这允许将您的个人资料链接到此项目。它还允许您接受我们不确定的该项目的潜在引用。

    如果CitEc公司识别了书目参考,但没有将RePEc中的项目链接到它,您可以帮助这个表格.

    如果你知道引用这一条的缺失条目,你可以通过以与上述相同的方式为每个引用条目添加相关引用来帮助我们创建这些链接。如果您是此项目的注册作者,您可能还需要检查您的RePEc作者服务个人资料,因为可能有一些引文等待确认。

    有关本项目的技术问题,或更正其作者、标题、摘要、书目或下载信息,请联系:Sonal Shukla或Springer Nature Abstracting and Indexing(以下电子邮件可用)。供应商的一般联系方式:http://www.springer.com网站.

    请注意,更正可能需要几周时间才能筛选出来各种RePEc服务。

    思想是一个经济学研究论文服务。RePEc使用各出版商提供的书目数据。