全球定位系统 swMATH ID: 44080 软件作者： 李哲元；曹继国 描述： 惩罚样条线中平滑参数的自动搜索间隔。平滑参数的选择是惩罚样条估计的核心。平滑参数的最佳值通常是优化平滑度选择标准的值，例如广义交叉验证误差（GCV）和限制似然（REML）。为了正确识别全局最优，而不是陷入不希望的局部最优，建议使用网格搜索进行优化。不幸的是，网格搜索方法需要一个预先指定的搜索间隔，其中包含未知的全局最优值，但没有提供此间隔的指南。因此，从业者必须通过反复试验才能找到答案。为了克服这种困难，我们开发了新的算法来自动找到这个区间。我们的自动搜索间隔有四个优点。（i） 它指定了一个平滑参数范围，其中相关的惩罚最小二乘问题是数值可解的。（ii）这是标准相关的，因此可以在相同的参数范围内探索不同的标准，如GCV和REML。（iii）它足够宽，可以包含任何标准的全局最优值，例如，GCV的全局最小值和REML的全局最大值都可以确定。（iv）与网格搜索本身相比，它的计算成本较低，在实践中没有额外的计算负担。我们的方法可以通过我们最近开发的R包gps（>=版本1.1）使用。它可以嵌入到更高级的统计建模方法中，这些方法依赖于惩罚样条线。 主页： https://arxiv.org/abs/2205.15157 源代码： https://github.com/ZheyuanLi/gps-vignettes/blob/main/gps2.pdf 依赖项： 对 关键词： 网格搜索;O形花键;缺陷B样条;P样条 相关软件： 加迈尔;半标准杆;对 引用于： 1文件 标准条款 1出版物描述软件，包括1出版物以zbMATH为单位 年份 惩罚样条线中平滑参数的自动搜索间隔。 Zbl 1499.62024号李哲元;曹继国 2023 1位作者引用 1 李哲元 连载1篇 1 统计与计算 在2个字段中引用 1 统计学（62-XX） 1 数值分析（65-XX） 按年份列出的引文