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函数回归问题的惩罚解决方案。 (英语) Zbl 1162.62335号

摘要:持续生物监测和个人暴露评估方面的最新技术进步导致收集了特定主题的功能数据。此类研究的主要目标是评估功能预测因子和功能反应之间的关系。历史函数线性模型(HFLM)可用于模拟响应对预测值历史的依赖性。提出了一种使用多种正则化技术的回归系数估计方法。通过有限维基展开,使用回归曲面的近似值,将预测值与结果关联起来,然后通过限制系数差异的大小来惩罚相邻基函数的系数。研究了基于基函数系数差的绝对值(对应于LASSO)和这些差的平方(对应于惩罚样条方法)的惩罚。使用Akaike信息标准的扩展对拟合进行比较,该标准结合了误差方差估计、拟合自由度和基函数系数的范数。通过仿真评估了所提方法的性能。应用于线性变换系数的LASSO惩罚产生估计回归曲面的更稀疏表示,而二次惩罚提供具有基函数系数最小(L_{2})范数的解。最后,将新的估算程序应用于分析锅炉工人队列中职业性颗粒物(PM)暴露对心率变异性(HRV)的影响。结果表明,在这些工人中,PM暴露与HRV之间的联系最强,这是由于点暴露于与吸烟间歇对应的PM水平增加的结果。

MSC公司:

62G08号 非参数回归和分位数回归
62号02 生存分析和删失数据中的估计
65C60个 统计中的计算问题(MSC2010)
62页第10页 统计学在生物学和医学中的应用;元分析
62页第12页 统计在环境和相关主题中的应用
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