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米歇拉·巴奇尼；Annibale Biggeri；科拉多·拉加齐奥；艾塔娜·勒特逊迪；马克·塞兹

分析空气污染对健康的短期影响的参数和半参数方法。 （英语） Zbl 1162.62440号

计算。统计数据分析。 51，第9期，4324-4336（2007）.
概要：广义加性模型（GAM）已成为分析空气污染对人类健康短期影响的标准工具。通常，季节性和长期趋势的混杂效应由日历时间的灵活参数或非参数函数描述。通过模拟研究，比较了两种不同的建模策略，即带有惩罚回归样条的GAM和带有回归样条的GAM，注意对空气污染物影响的推断。模拟结果表明，带有回归样条的GAM对大气污染物影响提供了可忽略的偏差估计，并且对样条自由度的指定错误具有鲁棒性。带有惩罚回归样条的GAM需要一定程度的欠平滑，以减少估计的偏差并提高置信区间的覆盖率。这些结果与在部分花键模型背景下得出的渐近结果一致。

引用于三文件

MSC公司：

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

关键词：

广义加性模型；平滑样条曲线；回归样条；惩罚回归样条；流行病学时间序列；空气污染

软件：

SAS公司；GAMS游戏；R（右）；半标准杆
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{M.Baccini}等人，《计算》。统计数据分析。51，编号9，4324-4336（2007年；兹bl 1162.62440）
全文： 内政部

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