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格哈德·图茨;莫里茨·伯杰

广义加性回归中分类预测因子的树结构建模。 （英语） Zbl 1416.62364号

高级数据分析。分类。，ADAC公司 12，第3期，737-758（2018）.
概述：广义线性和加性模型是非常有效的回归工具，但如果包括许多类别的分类预测因子，则必须估计许多参数。本文提出的方法通过使用树型方法获得类别簇，重点研究类别预测因子的主要作用。当预测器有多个类别时，人们特别想知道哪些类别必须根据它们对响应的影响进行区分。树结构方法允许检测共享相同效果的类别簇，同时允许其他预测因子，尤其是度量预测因子，对响应产生线性或加性影响。提出了一种拟合算法，并对各种停止准则进行了评估。首选的停止标准基于表示条件推理过程的值。此外，还研究了簇的稳定性，并用bootstrap方法研究了预测因子的相关性。多个应用表明了树结构方法的有效性，小型仿真研究表明，拟合过程运行良好。

引用于三文件

MSC公司：

62H30型 分类和区分；聚类分析（统计方面）
62J12型 广义线性模型（逻辑模型）
62J02型 一般非线性回归

关键词：

分类预测因子;树结构聚类;递归分区;部分线性树回归

软件：

贝叶斯X;结构树;卡萨诺瓦;加迈尔;R（右）;gvcm.cat公司
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{G.Tutz}和\textit{M.Berger}，高级数据分析。分类。，ADAC 12，编号3，737-758（2018；兹bl 1416.62364）
全文： 内政部 arXiv公司

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