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马蒂奥·法西奥罗；拉斐尔·内德列克；亚尼·古德；西蒙·伍德。

现代广义可加模型的可缩放可视化方法。 （英语） Zbl 07499273号

J.计算。图表。斯达。 29，编号1，78-86（2020）.
摘要：在过去的二十年里，计算资源的增长使处理广义加性模型（GAM）成为可能，这些模型以前对于严肃的应用来说过于昂贵。然而，模型复杂性的增长并没有与模型开发和结果表示的改进可视化相匹配。受电力负荷预测中工业应用的激励，我们确定了GAM缺乏现代可视化工具的领域尤其严重，我们通过提出一组可视化工具来解决现有方法的缺点，这些工具（a）足够快，可以交互使用，（b）利用GAM的可加性结构，（c）可扩展到大型数据集，以及（d）可与广泛的响应分布结合使用。这里提出的新可视化方法由mgcViz公司R包，可在综合R档案网络上获得。本文的补充材料可在网上获得。

引用于2文件

MSC公司：

62至XX 统计

关键词：

电力负荷预测；广义可加模型；交互式模型构建；回归建模；残差检查；可视化

软件：

mgcViz公司；巧妙地；加迈尔；蠕虫图；闪亮的；GAMLSS公司；己糖；OpenGL（OpenGL）；R（右）；ggplot2；科恩平滑
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{M.Fasiolo}等人，J.Compute。图表。Stat.29，No.1，78--86（2020；Zbl 07499273）
全文： 内政部

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