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实际平滑。P样条函数的乐趣。 (英语) Zbl 1458.6202号

剑桥:剑桥大学出版社(ISBN 978-1-108-48295-0/hbk;978-1-108/61024-7/电子书)。xii,200页。(2021).
Publisher的描述:这是一本实用的P样条曲线指南,它是一种简单、灵活且功能强大的平滑工具。P样条将B样条上的回归与简单、离散、粗糙度惩罚相结合。它们是作者于1996年引入的,已用于许多不同的应用中。回归基础使处理非正态数据变得简单,就像在广义线性模型中一样。作者使用混合模型技术和贝叶斯估计演示了最佳平滑,除了交叉验证和AIC等经典工具外,还使用R中的代码涵盖了理论和应用。他们还演示了如何使用P样条对信号、变系数模型、,分位数和预期平滑,以及分组数据的复合链接。惩罚是P样条函数的关键元素;通过适当的修改,它们可以处理周期性和循环数据以及形状约束。将惩罚与B样条的张量积相结合,将这些吸引人的特性扩展到多维。附录提供了与其他平滑器的系统比较。

MSC公司:

62-02 与统计有关的研究展览(专著、调查文章)
62G08号 非参数回归和分位数回归
62J12型 广义线性模型(逻辑模型)
2015年1月62日 贝叶斯推断
65D07年 使用样条曲线进行数值计算
62-04 统计相关问题的软件、源代码等

关键词:

样条曲线

软件:

R(右)
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
全文: 内政部