典型文献
再生核Hilbert空间展开的函数型回归模型变量选择
文献摘要：
针对协变量是函数型、响应变量是标量的多元函数型回归模型,文章提出了函数系数基于再生核Hilbert空间展开的变量选择方法.首先,利用带积分余项的泰勒展开式和再生核Hilben空间内积性质将模型转化为结构化形式,其次,通过自适应弹性网惩罚对结构化模型中的组间和组内系数同时进行压缩.结果 证明了这种压缩估计具有Oracle性质,蒙特卡罗模拟结果也显示新方法在不同样本量、不同噪声和变量相关性干扰下均优于基于普通基函数展开的变量选择方法,且尤其适用于原始协变量高度相关的情形.最后,通过分析一个商品房平均销售价格影响因素数据演示了新方法的应用.
文献关键词：
函数型数据;再生核Hilbert空间;Oracle性质;自适应弹性网
中图分类号：
作者姓名：
田密;罗幼喜
作者机构：
湖北工业大学理学院,武汉430068
文献出处：
引用格式：
[1]田密;罗幼喜-.再生核Hilbert空间展开的函数型回归模型变量选择)[J].统计与决策,2022(03):44-49
A类：
Hilben
B类：
再生核,Hilbert,变量选择,协变量,应变量,标量,多元函数,数系,选择方法,余项,泰勒展开式,内积,自适应弹性网,结构化模型,Oracle,蒙特卡罗模拟,样本量,变量相关性,基函数,商品房,销售价格,价格影响因素,素数,演示,函数型数据
AB值：
0.374371
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