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奥罗雷·德莱格尔;霍尔，彼得;塔提亚纳五世（Tatiyana V.Apanasovich）。

函数数据线性模型中预测的加权最小二乘法。 （英语） 兹比尔1326.62151

电子。J.统计。 3, 865-885 (2009).
摘要：函数线性回归中的预测问题通常通过标准主成分基降维来解决。本文表明，当实验误差为异方差时，加权最小二乘法更有效。我们给出了一个简明的理论结果，证明了这种方法的有效性，即使方差模型不准确，我们也探索了该方法的数值特性。我们还表明，所建议的自适应技术的优点不仅存在于问题的低维方面；相反，它们在所有维度中几乎平均增长。

引用于9文件

MSC公司：

62J05型 线性回归；混合模型
62G05型 非参数估计

关键词：

交叉验证;本征函数;特征向量;功能数据分析;函数线性回归;均方误差;正交级数;主成分分析;收敛速度;加权线性回归

软件：

fda（右）
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{A.Delaigle}等人，《电子》。J.Stat.3，865--885（2009；Zbl 1326.62151）
全文： 内政部 arXiv公司 欧几里得

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