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玛丽莲娜·米特鲁利；帕拉斯基维·鲁帕

通过外推和统计方法估计广义交叉验证函数。 （英语） Zbl 1448.65029号

卡尔科洛 55，第3号，第24号论文，25页（2018年）.
摘要：广义交叉验证（GCV）是一种常用的工具，用于指定线性回归模型中的调整参数或等效于Tikhonov正则化中的正则化参数。在这项工作中，我们通过结合使用外推程序和统计方法来估计和最小化GCV函数。特别地，我们推导了GCV函数的估计族。通过在值网格上最小化估计的GCV函数，实现正则化参数的GCV估计。我们给出了几个数值例子来说明导出的估计族在逼近几个线性离散不适定问题的正则化参数方面的有效性。

引用于4文件

MSC公司：

65层22 数值线性代数中的不适定性和正则化问题
62J05型 线性回归；混合模型
62J20型 诊断、线性推理和回归
62米10 统计学中的时间序列、自相关、回归等（GARCH）

关键词：

广义交叉验证；平方反比；轨迹估计器；外推程序；参数估计

软件：

规范化工具；lbdtik公司；ErresTools（错误工具）；mf工具箱
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{M.Mitrouli}和\textit{P.Roupa}，Calcolo 55，No.3，论文编号24，25 P.（2018；Zbl 1448.65029）
全文： 内政部

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