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阿尔达兰·米尔沙尼;马修·兰赫尔

具有平滑弹性网的自适应函数-标量回归。 （英语） Zbl 1470.62190号

《多元分析杂志》。 185，文章ID 104765，17 p.（2021）.
摘要：本文提出了一种新的方法，称为AFSSEN，用于在具有次高斯误差的高维函数标度线性模型中同时选择重要预测因子并生成平滑估计。假设结果位于一般实可分Hilbert空间（mathbb{H}）中，而参数位于被称为Cameron-Martin空间（mathbb{K}）的子空间中，该子空间与再生核Hilbert空间密切相关，因此参数估计继承了特定的性质，如光滑性或周期性，没有对数据强制使用此类属性。我们提出了一种自适应弹性网惩罚形式的正则化方法，其中包括混合两种类型的函数范数，对估计模型中的平滑和变量选择提供微调控制。渐近理论是以函数预言属性的形式提供的，本文最后通过仿真研究证明了使用AFSSEN在预测误差和变量选择方面优于现有方法。

引用于1文件

MSC公司：

62兰特 功能数据分析
62甲12 多元分析中的估计
62G08号 非参数回归和分位数回归
46 E22型 具有再生核的希尔伯特空间（=（适当的）函数希尔伯特空间，包括de Branges-Rovnyak和其他结构空间）

关键词：

弹性网;功能数据分析;希尔伯特空间;再生核希尔伯特空间;平滑估计;变量选择

软件：

飞行管理;NLopt（NLopt）;卢比;fda（右）;R（右）
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{A.Mirshani}和\textit{M.Reimherr}，J.多元分析。185，文章ID 104765，17 p.（2021；Zbl 1470.62190）
全文： 内政部 arXiv公司

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