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Data-driven selection of the spline dimension in penalized spline regression

机译:惩罚样条回归中数据驱动的样条尺寸选择

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摘要

A number of criteria exist to select the penalty in penalized spline regression, but the selection of thennumber of spline basis functions has receivedmuch less attention in the literature.We propose a likelihoodbasedncriterion to select the number of basis functions in penalized spline regression. The criterion is easynto apply and we describe its theoretical and practical properties.
机译:惩罚样条回归中存在多种选择惩罚的准则,但对样条基函数数目的选择在文献中很少受到关注。我们提出了一种基于似然性的准则来选择惩罚样条回归中的惩罚函数。该标准易于应用,我们将描述其理论和实用属性。

著录项

  • 来源
    《Biometrika》 |2011年第1期|p.225-230|共6页
  • 作者单位

    BY GO¨ RAN KAUERMANNDepartment of Economics and Business Administration, Bielefeld University,33501 Bielefeld, Germanygkauermann@wiwi.uni-bielefeld.deAND JEAN D. OPSOMERDepartment of Statistics, Colorado State University, Fort Collins, Colorado 80523, U.S.A.jopsomer@stat.colostate.edu;

  • 收录信息
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类
  • 关键词

    Knot selection; Maximum likelihood; Mixed model; Nonparametric regression.;

    机译:结选择;最大似然;混合模型非参数回归。;
  • 入库时间 2022-08-18 01:12:06

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