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J-GLOBAL ID：201702253482125004   整理番号：17A0201175

スプライン関数に基づく時空間重み付き回帰モデル変数選択【JST・京大機械翻訳】

Variable Selection of Geographically and Temporally Weighted Regression Model Based on Spline Function

著者 (4件)： Xuan Haiyan (School of Economics and Management,Lanzhou University of Technology) ,  Song Leibo (School of Sciences,Lanzhou University of Technology) ,  Chen Jinshu (School of Sciences,Lanzhou University of Technology) ,  Zhang Yunhu (School of Sciences,Lanzhou University of Technology)
資料名： Chongqingshifandaxue Xuebao Zirankexueban  (Chongqingshifandaxue Xuebao Zirankexueban)
巻： 33  号： 5  ページ： 54-57  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2799A  ISSN： 1672-6693  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 時空間重み付き回帰モデルの予測精度を向上させるために,時間-空間重み付き回帰モデルの選択性を強化するために,変数に及ぼす顕著な影響を持つ重要な変数を選択することは,現在の統計解析における重要な研究課題になった。最初に,時間-空間重み付き回帰モデルの係数をスプライン関数によって近似し,次に,最小二乗法の理論に基づき,時空間重み付き回帰モデルの各変数に対応する係数を,SCADペナルティ理論によって処理し,そして,BICパラメータを用いて,同調パラメータΛを選択した。最後に,反復アルゴリズムを用いて,時間-空間重み付き回帰モデルの有用な変数を選択し,モデルの精度に影響を及ぼす変数を除去し,モデルを簡素化し,予測精度を改善することを目的とした。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 同調 ,  *スプライン関数 ,  統計解析 ,  *回帰モデル ,  最小二乗法 ,  簡素化 ,  ペナルティ
準シソーラス用語： 反復アルゴリズム ,  予測精度 ,  *変数選択 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： geographically and temporally weighted regression ,  variable selection ,  SCAD ,  function approximation ,  BIC criterion

分類 (9件)： 分光分析  (CC03012W) ,  穀類とその製品一般  (FJ04010T) ,  生産関連一般  (GU01051P) ,  単独重合  (CG04020S) ,  生物科学研究法一般  (EA03010K) ,  下水・廃水処理施設  (SC03020P) ,  飛しょう体の材料・製造  (QK04020S) ,  数値計算  (JE02000J) ,  分子・遺伝情報処理  (JE15040B)

タイトルに関連する用語 (4件)： スプライン関数 ,  時空間 ,  回帰モデル ,  変数選択