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爱德华·桑托斯;厄尼尔·巴里奥斯

具有输入的时间序列数据的非参数分解。 （英语） Zbl 1270.62071号

Commun公司。Stat.，模拟计算。 41，第9期，1693-1710（2012）.
摘要：在预测因子之间存在线性相关性（多重共线性）的情况下，通常用于估计加性模型的修正算法用于分解因变量上由一组预测因子解释的成分份额。模拟和实际数据表明，随着多重共线性程度的恶化，回填方法在预测能力方面更为优越。此外，当线性模型对数据拟合不足且预测因子表现出极大的多重共线性时，加性平滑样条特别优越。

引用于三文件

MSC公司：

62克08 非参数回归和分位数回归
62M10个 统计学中的时间序列、自相关、回归等（GARCH）
65C60个 统计中的计算问题（MSC2010）

关键词：

加性模型;回修;多重共线性;非参数回归;常最小二乘方
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{E.Santos}和\textit{E.Barrios}，Commun。统计、仿真计算。41，第9号，1693-1710（2012；Zbl 1270.62071）
全文： 内政部

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