南希·赫克曼（Nancy E.Heckman）。 部分线性模型中的样条曲线平滑。 （英语） Zbl 0623.62030号 J.R.Stat.Soc.，序列号。B类 48, 244-248 (1986). 考虑以下模型：\[Y_ i=X_ i’\β+f（t_i）+e_ i，\]其中误差（e_i）以零均值独立恒等分布，（beta）是未知的k向量，f是从（{mathbb{R}}）到（{mathbb{R{}）的未知映射，其中m阶导数是平方可积的。通过最小化两项之和、残差平方和和f的光滑度度量的准则来考虑估计（β）和f的问题。研究了（{hat\beta}）的一致性和渐近正态性；此外，还证明了（{hat\beta}）和（hatf）是某些先验分布下的Bayes估计。审核人：J.R.马蒂厄 引用于175文件 MSC公司： 62G05型 非参数估计 62J99型 线性推断、回归 2015年1月62日 贝叶斯推断 62E20型 统计学中的渐近分布理论 关键词：样条平滑;部分线性模型;非参数回归;平方可积导数;剩余平方和;平滑度测量;一致性;渐近正态性;贝叶斯估计 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{N.E.Heckman}，J.R.Stat.Soc.，Ser.（马萨诸塞州）。B 48，244--248（1986；Zbl 0623.62030）