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胡玉萍;冯三英;薛、刘根

部分线性函数加法模型的自动变量选择及其在Tecator数据集中的应用。 （英语） Zbl 1428.62131号

数学。问题。工程师。 2018年，文章ID 5683539，9 p.（2018）.
摘要：我们引入了一个新的部分线性泛函加性模型，并考虑了该模型的变量选择问题。基于函数主成分法和中心样条基函数逼近，提出了一种利用平滑阈值估计方程（SEE）进行变量选择的新方法。该程序通过将相应参数设置为零，自动消除无效预测因子，同时通过求解SEE估计非零回归系数。该方法避免了凸优化问题，具有灵活性和易实现性。在某些正则性条件下，我们建立了所得估计的渐近性质。我们应用建议的程序分析实际数据集：Tecator数据集。

MSC公司：

62G05型 非参数估计
62G08号 非参数回归和分位数回归
62E20型 统计学中的渐近分布理论
62年5月 线性回归；混合模型

软件：

fda（右）
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{Y.Hu}等人，数学。问题。Eng.2018，文章ID 5683539，9 p.（2018；Zbl 1428.62131）
全文： 内政部

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