M·阿尔茨。;克莱肯斯,G。;万德,M.P。 惩罚样条广义可加模型的一些理论。 (英语) Zbl 1011.62040号 J.统计计划。推断 103,编号1-2,455-470(2002). 摘要:广义加性模型已成为应用最广泛的现代统计工具之一。传统上,它们是通过散点图平滑和回填算法进行拟合的。然而,最近的一个发展是通过使用低阶平滑器进行直接拟合[T.哈斯蒂、J.R.Stat.Soc.、Ser。B 58,第2期,379-396(1996年;兹比尔0853.62035)]. 这方面一个特别有吸引力的例子是通过使用缺陷样条线。这种方法有很多优点,特别是在计算方面。本文利用惩罚样条加法模型的显式性,导出了一些有用且有启发性的理论近似。 引用于17文件 MSC公司: 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) 关键词:渐近逼近;自动平滑参数选择;自由度 引文:Zbl 0853.62035号 软件:配子 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{M.Aerts}等人,J.Stat.Plann。推理103,No.1--2,455--470(2002;Zbl 1011.62040) 全文: 内政部 参考文献: [1] 贝克,N。;杰克曼,S.,《默认情况下超越线性:广义加性模型》,Amer。政治科学杂志。,42, 596-627 (1998) [2] 布雷曼,L。;Friedman,J.,《估计多元回归和相关性的最佳转换》(带讨论),J.Amer。统计师。协会,80580-619(1985)·Zbl 0594.62044号 [3] 钱伯斯,J.M。;Hastie,T.J.,《S中的统计模型》(1991年),沃兹沃思/布鲁克斯·科尔:沃兹沃斯/布鲁克斯·科尔,加利福尼亚州太平洋格罗夫 [4] Claeskens,G。;Aerts,M.,关于可加多参数模型中的局部估计方程,Statist。探针。《信件》,49,139-148(2000)·Zbl 0964.62030号 [5] 艾尔斯,P.H.C。;Marx,B.D.,《带B样条和惩罚的灵活平滑》(带讨论),统计师。科学。,89, 89-121 (1996) ·兹比尔0955.62562 [6] 范,J。;哈德尔,W。;Mammen,E.,可加模型中低维分量的直接估计,Ann.Statist。,26, 943-971 (1998) ·Zbl 1073.62527号 [7] Härdle,W。;Marron,J.S.,《快速简单散点图平滑》,《计算》。统计师。数据分析。,20, 1-17 (1995) ·邮编:0875.62015 [8] Hastie,T.J.,Pseudo splines,J.Roy Statist。Soc.序列号。B、 58379-396(1996)·Zbl 0853.62035号 [9] 哈斯蒂·T·J。;Tibshirani,R.J.,广义加性模型。(1990),查普曼和霍尔:查普曼&霍尔伦敦·Zbl 0747.62061号 [10] Huber,P.J.,《稳健统计》。(1981),威利:威利纽约·Zbl 0536.62025号 [11] Liang,K.-Y。;Zeger,S.L.,使用广义线性模型进行纵向数据分析,Biometrika,73,13-22(1986)·Zbl 0595.62110号 [12] 林顿,O.B。;Härdle,W.,具有已知联系的加性回归模型的估计,Biometrika,83,529-540(1996)·Zbl 0866.62017号 [13] 林惇,O。;Nielsen,J.P.,基于边际积分估计结构化非参数回归的核方法,Biometrika,82,93-100(1995)·Zbl 0823.62036号 [14] 马克思,B.D。;Eilers,P.H.C.,带惩罚似然的直接广义加性建模,计算。统计师。数据分析。,28, 193-209 (1998) ·兹比尔1042.62580 [15] 马克思,B.D。;艾尔斯,P.H.C;Smith,E.P.,广义线性回归的岭似然估计。,(van der Heijden,Jansen;Francis,Seeber,统计建模。(1992),北荷兰:北荷兰阿姆斯特丹),227-237 [16] McCullagh,P。;Nelder,J.A.,广义线性模型(1989),查普曼和霍尔:查普曼&霍尔伦敦·兹比尔074462098 [17] Nychka,D。;Cummins,D.,P.H.C.Eilers和B.D.Marx,Statist对使用B样条和惩罚进行灵活平滑的评论。科学。,89, 104-105 (1996) [18] Opsomer,J.D.,《逆估计量的渐近性质》,J.Mult。分析。,73, 166-179 (2000) ·Zbl 1065.62506号 [19] Opsomer,J.D。;Ruppert,D.,用局部多项式回归拟合二元可加模型,Ann.Statist。,25, 186-211 (1997) ·Zbl 0869.62026号 [20] Ruppert,D。;Carroll,R.J.,《样条拟合的空间自适应惩罚》,澳大利亚。新西兰统计杂志。,42, 205-224 (2000) [21] Ruppert,D。;Sheather,S.J。;Wand,M.P.,局部最小二乘回归的有效带宽选择器,J.Amer。统计师。协会,90,1257-1270(1995)·Zbl 0868.62034号 [22] Schwartz,J.,《空气污染和呼吸道疾病分析中的非参数平滑》,加拿大。J.统计。,22, 471-487 (1994) [23] Searle,S.R.,《矩阵代数对统计学有用》。(1982),威利:威利纽约·兹伯利0555.62002 [24] Wand,M.P.,局部多项式拟合估计的中心极限定理,J.Mult。分析。,70, 57-65 (1999) ·Zbl 0962.62046号 [25] Wand,M.P.,关于惩罚样条回归中的最优平滑量,Biometrika,86,936-940(1999)·Zbl 0943.62034号 [26] 怀尔德,C.J。;Yee,T.W.,广义估计方程模型的加性扩展,J.Roy。统计师。Soc.B,58,711-725(1996)·Zbl 0860.62035号 [27] Yee,T.W。;Wild,C.J.,向量广义加性模型,J.Roy。统计师。Soc.B,58,481-493(1996)·Zbl 0855.62059号 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。