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On the optimal amount of smoothing in penalised spline regression

机译:关于惩罚样条回归中的最佳平滑量

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摘要

The optimal amount of smoothing in penalised spline regression is investigated. In particular, a simple closed form approximation to the optimal smoothing parameter is derived. Comparisons with its exact counterpart show it to be a useful starting point for measuring the optimal amount of smoothing in penalised spline regression. It also lends itself to the development of quick and simple rules for automatic smoothing parameter selection.
机译:研究了惩罚样条回归中的最佳平滑量。特别地,推导了对最佳平滑参数的简单闭合形式近似。与之相对应的比较表明,它是测量惩罚样条回归中最佳平滑量的有用起点。它还有助于开发用于自动平滑参数选择的快速和简单规则。

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