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吉雄高根;郑光熙;Hwang、Heungsun

正则化降秩增长曲线模型。 （英语） Zbl 1284.62448号

计算。统计数据分析。 55，第2期，1041-1052（2011）.
概要：增长曲线模型（GCM），也称为GMANOVA，是一种有用的技术，用于研究重复测量数据随时间变化的模式，并检查预测变量对时间轨迹的影响。为了以简约的方式捕获准则变量中的冗余信息，GCM之前引入了降秩特征。本文引入岭型正则化以获得更好的参数估计。列和行回归中允许使用单独的岭参数，并使用广义奇异值分解（GSVD）进行秩约简。结果表明，对于脊参数的固定值，可以以闭合形式获得参数的正则化估计。使用排列测试确定解的最佳维数，并使用K折叠交叉验证方法选择脊参数的最佳值。使用bootstrap方法评估参数估计的可靠性。该模型进一步扩展为GMANOVA和MANOVA的混合模型。通过实例说明了该方法的有效性。

引用于2文件

MSC公司：

62J07型 岭回归；收缩估计器（拉索）
62F40型 引导、折刀和其他重采样方法

关键词：

增长曲线模型（GMANOVA）;降秩近似;脊型正则化;GMANOVA和MANOVA的混合物;广义奇异值分解;置换检验;\（K\）-折叠交叉验证;引导程序方法

软件：

塞达R;引导数据库;卡诺科;fda（右）
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{Y.Takane}等人，计算。统计数据分析。55，第2号，1041--1052（2011；Zbl 1284.62448）
全文： 内政部

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