单指标部分函数型线性回归模型的惩罚样条估计

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随着信息科技的迅速发展,函数型数据成为目前较为重要和流行的一类数据。函数型回归建模是分析函数型数据的重要工具,一直受到广大学者的关注。其中半参数回归模型结合了参数回归模型和非参数回归模型的优点,是近年来统计学者研究的热点。本文研究对象是把函数型线性模型和单指标模型结合起来的半参数函数型线性模型,即单指标部分函数型线性回归模型,它结合了参数模型和非参数模型的优点,因此本文所研究的模型具有更广泛的应用。本文主要研究了单指标部分函数型线性回归模型的惩罚样条估计,即运用惩罚样条方法和函数型主成分方法分别估计单指标函数和斜率函数。通过数值模拟与多项式样条估计方法和基于回归样条和函数型主成分估计方法进行了比较,结果表明本文所提的方法是有效的。为了进一步验证本文所提方法的有效性,利用本文所提方法对Tecator数据进行分析,同样和另外两种方法对比,通过比较三种方法相对预测均方误差(MSEP)的值,进一步验证了本文所提方法的有效性。
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