Model selection for regression analysis of longitudinal NIRS data

机译：纵向网德数据回归分析模型选择

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Hiroko Ichikawa; Emi Nakato; Yasuhiko Igarashi; Masato Okada; So Kanazawa; K.Masami Yamaguchi;
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年度 2015
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1. Optimization criteria in sample selection step of local regression for quantitative analysis of large soil NIRS database [J] . F. Goge, R. Joffre, C. Jolivet, Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems . 2012,第1期

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2. Model selection for marginal regression analysis of longitudinal data with missing observations and covariate measurement error [J] . Shen Chung-Wei, Chen Yi-Hau Biostatistics . 2015,第4期

机译：纵向数据的边际回归分析的模型选择（缺少观测值和协变量测量误差）
3. Modal regression statistical inference for longitudinal data semivarying coefficient models: Generalized estimating equations, empirical likelihood and variable selection [J] . Wang Kangning, Li Shaomin, Sun Xiaofei, Computational statistics & data analysis . 2019,第期

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4. Total least squares (TLS) regression wavelength and chromophore selection analysis in NIRS data quantification [C] . Sabine Van Huffel, Katholieke Univ. Leuven, Leuven-Heverlee, Optical Tomography, Photon Migration, and Spectroscopy of Tissue and Model Media: Theory, Human Studies, and Instrumentation . 1995

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5. REGRESSION ANALYSIS WITH SELECTION BIASED DEPENDENT VARIABLE (TRUNCATED DATA, STRATIFIED SAMPLES, CENSORED, KAPLAN-MEIR ESTIMATE, SEMI-PARAMETRIC MODEL) [D] . WANG, MEI-CHENG. 1985

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