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奥拉夫·邦克;伯恩德·德罗奇;约格·波尔泽尔

非线性回归中的模型选择、转换和方差估计。 （英语） Zbl 1139.62319号

统计 第33期，第3期，197-240页（1999年）.
小结：使用参数模型分析实验数据的结果可能在很大程度上取决于所选的回归和方差函数模型，此外还取决于变量的潜在初步转换。本文提出并讨论了一个复杂的过程，其中包括从一个相对丰富的模型类中同时选择参数回归和方差模型，以及通过最小化交叉验证准则来进行Box-Cox变量转换。为此，有必要对标准交叉验证标准进行修改，以适应以下每个目标：1。未知回归函数的估计。预测响应变量的未来值。校准或4。在相应的应用领域中具有一定意义的一些参数的估计。
我们提出的以标准为导向的程序组合（如果应用，通常是以独立或顺序的方式）的想法预计会带来更准确的结果。我们展示了如何通过“面向矩的bootstrap程序”评估参数估计的准确性，这是通过使用更精确的方差估计对“野生bootstrap”进行的必要修改。该新程序及其通过基于引导的枢轴（“双引导”）进行的改进也用于构建置信度、预测和校准间隔。还描述了用SPLUS编写的程序，这些程序实现了我们的非线性回归建模和参数估计策略。本文讨论了所选模型的性能，并举例说明了程序的行为，例如通过应用于放射免疫分析。

引用于7文件

MSC公司：

62J02型 一般非线性回归
62J99型 线性推断、回归
62页第10页 统计学在生物学和医学中的应用；元分析

关键词：

引导数据库;交叉验证;变量转换;方差建模;校准;预测均方误差;非线性回归中的计算
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{O.Bunke}等人，《统计学》33，第3期，197--240（1999；Zbl 1139.62319）
全文： 内政部

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