曼纽尔·费布雷罗·班德;佩德罗·加莱亚诺;文塞斯劳González-Manteiga 随机缺失响应的标量响应函数线性模型的估计、插补和预测。 (英语) Zbl 1471.62061号 计算。统计数据分析。 131, 91-103 (2019). 摘要:针对具有标量响应的函数线性模型,当某些响应随机缺失(MAR)时,提出了两种不同的估计、插补和预测方法。简化方法包括仅使用完全观测到的成对预测因子和响应来估计模型参数。此外,插补方法包括使用完全观测到的预测因子对和响应,以及使用简化方法估计的参数插补的预测因子和响应对来估计模型参数。在广泛的模拟研究和两个实际数据示例的分析中,对这两种方法进行了比较。比较表明,如果前一种策略中使用的功能主成分的数量选择得当,则插补方法可能比简化方法具有更好的性能。 引用于7文件 MSC公司: 62-08 统计学相关问题的计算方法 62G08号 非参数回归和分位数回归 62H25个 因子分析和主成分;对应分析 62年5月 线性回归;混合模型 62兰特 功能数据分析 关键词:函数线性模型;缺失回答的插补;估计中误差;预测均方误差;随机失踪;标量响应 软件:全氟橡胶;rp.flm.测试;fda(右) PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{M.Febrero-Bande}等人,计算。统计数据分析。131,91-103(2019;Zbl 1471.62061) 全文: 内政部 参考文献: [1] Cai,T.T。;霍尔,P.,《函数线性回归中的预测》,《统计年鉴》。,34, 2159-2179, (2006) ·Zbl 1106.62036号 [2] Cardot,H。;费拉蒂,F。;Sarda,P.,函数线性模型,统计学。普罗巴伯。莱特。,45, 11-22, (1999) ·兹比尔0962.62081 [3] Cardot,H。;费拉蒂,F。;Sarda,P.,函数线性模型的样条估计,Statist。Sinica,13,571-591,(2003)·Zbl 1050.62041号 [4] Cardot,H。;马斯·A。;Sarda,P.,CLT在函数线性回归模型中的应用,Probab。理论相关领域,138325-361,(2007)·兹比尔1113.60025 [5] Chiou,J.M。;Müller,H.G.,通过残差过程进行函数回归的诊断,计算。统计师。数据分析。,51, 4849-4863, (2007) ·Zbl 1162.62394号 [6] Crambes,C.,Henchiri,Y.,2018年。响应中缺失值的函数线性模型中的回归插补<hal-01521954v4>。;Crambes,C.,Henchiri,Y.,2018年。响应中缺失值的函数线性模型中的回归插补<hal-01521954v4>。 [7] Cuesta-Albertos,J.A。;加西亚-葡萄牙,E。;González-Manteiga,W。;Febrero-Bande,M.,基于随机预测经验过程的函数线性模型的有效性检验,Ann.Statist。,(2018),(即将推出) [8] Cuevas,A.,《功能数据统计理论的部分概述》,J.Statist。计划。推断,147,1-23,(2014)·Zbl 1278.62012号 [9] Febrero-Bande,M。;加利亚诺,P。;González-Manteiga,W.,《函数主成分回归和函数偏最小二乘回归:概述和比较研究》,国际。统计师。版次,85,61-83,(2017) [10] 费拉蒂,F。;González-Manteiga,W。;马丁内斯·卡尔沃,A。;Vieu,P.,函数线性回归中的预平滑,统计学。Sinica,22,69-94,(2012)·Zbl 1417.62189号 [11] 费拉蒂,F。;Sued,M。;Vieu,P.,功能协变量随机缺失数据的平均估计,统计学,47,688-706,(2013)·Zbl 1440.62129号 [12] 费拉蒂,F。;Vieu,P.,非参数函数数据分析,(2006),Springer·Zbl 1119.62046号 [13] 加西亚-葡萄牙,E。;González-Manteiga,W。;Febrero-Bande,M.,具有标量响应的函数线性模型的良好性检验,J.Compute。图表。统计学。,23, 761-778, (2014) [14] 戈亚,A。;Vieu,P.,《高维/无限维统计最新进展介绍》,《多元分析杂志》。,146, 1-6, (2016) ·Zbl 1384.00073号 [15] 格雷文,S。;Scheipl,F.,功能回归建模的一般框架,统计模型。,17, 1-35, (2017) [16] 霍尔,P。;Horowitz,J.L.,函数线性回归的方法论和收敛速度,Ann.Statist。,35, 70-91, (2007) ·Zbl 1114.62048号 [17] 霍尔,P。;Hosseini-Nasab,M.,《关于功能主成分分析的特性》,J.R.Stat.Soc.Ser。B统计方法。,68, 109-126, (2006) ·Zbl 1141.62048号 [18] Horváth,L。;Kokoszka,P.,《应用程序功能数据推断》(2012),施普林格出版社·Zbl 1279.62017号 [19] 兴,T。;Eubank,R.,函数数据分析的理论基础,线性算子简介,(2015),Wiley·兹比尔1338.62009 [20] Kokoszka,P。;Oja,H。;Park,B。;Sangalli,L.,《功能数据分析专刊》,《经济》。统计,199-100,(2017) [21] Kokoszka,P。;Reimherr,M.,《功能数据分析导论》,(2017),CRC出版社 [22] 李毅。;邢涛,《关于函数线性回归收敛速度的研究》,《多元分析杂志》。,98, 1782-1804, (2007) ·Zbl 1130.62035号 [23] Ling,N。;Liang,L。;Vieu,P.,随机缺失的功能平稳遍历数据的非参数回归估计,J.Statist。计划。推断,162,75-87,(2015)·Zbl 1314.62102号 [24] Ling,N。;刘,Y。;Vieu,P.,随机缺失响应的功能平稳遍历数据的条件模式估计,统计学,50991-1013,(2016)·Zbl 1358.62036号 [25] J.O.拉姆齐。;Silverman,B.W.,《功能数据分析》(2006),施普林格出版社·Zbl 1079.62006号 [26] 莱斯,P.T。;戈德史密斯,J。;Shang,H.L。;Ogden,R.T.,《标度函数回归方法》,国际。统计师。修订版,85228-249,(2017) 此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配,可能包含数据转换错误。在某些情况下,zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献,而不要求完整或完全匹配。