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李大进;玛丽亚·杜兰;保罗·埃勒斯

利用\（P\）-样条方差分析混合模型和嵌套基进行有效的二维平滑。 （英语） Zbl 1348.65030号

计算。统计数据分析。 61, 22-37 (2013).
小结：低秩平滑技术在非标准回归建模中得到了广泛应用。特别是，惩罚样条和张量积平滑被用作研究几个协变量之间非参数关系的灵活工具。标准统计软件的使用有助于它们用于几种类型的问题和应用。然而，当建模中考虑了交互项，并且需要估计多个平滑参数时，当数据集较大或包含或需要测试高阶交互时，标准软件无法很好地工作。本文提出了一种利用惩罚样条构造和估计可加项和相互作用项的二元光滑模型的一般方法。该公式基于平滑-ANOVA模型的混合模型表示D.-J.Lee和M.Durbán先生[“用于时空平滑的（P）-样条ANOVA型交互模型”，Stat.Model.11，No.1，49-69（2011；doi:10.1177/1471082X100100104)]提出了几种基于随机效应分量的嵌套模型。每个组件在功能形状和模型可识别性约束方面都有明确的解释。术语\（PS\）-方差分析是为这类模型创造的。根据以下算法，估算方法相对简单R.Schall（R.沙尔）[“具有随机效应的广义线性模型中的估计”，Biometrika 78，No.4，719–727（1991；doi:10.1093/biomet/78.4.719)]对于广义线性混合模型。此外，通过构造低秩基（嵌套基）来简化平滑交互项。最后，给出了一些仿真研究和实际数据示例，以评估新模型和估计方法。

引用于9文件

MSC公司：

65C60个 统计中的计算问题（MSC2010）
62J02型 一般非线性回归
62J10型 方差和协方差分析（ANOVA）

关键词：

混合模型;缺陷样条曲线;Schall算法;平滑-ANOVA分解

软件：

加迈尔;半标准杆;全球供应链
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{D.-J.Lee}等人，计算。统计数据分析。61、22-37（2013；Zbl 1348.65030）
全文： 内政部

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