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J-GLOBAL ID：201802288034652584   整理番号：18A1800424

関数セミパラメトリック加法モデルのためのスパース推定【JST・京大機械翻訳】

Sparse estimation for functional semiparametric additive models

著者 (3件)： Sang Peijun (Department of Statistics and Actuarial Science, Simon Fraser University, Burnaby, BC, Canada V5A1S6) ,  Lockhart Richard A. (Department of Statistics and Actuarial Science, Simon Fraser University, Burnaby, BC, Canada V5A1S6) ,  Cao Jiguo (Department of Statistics and Actuarial Science, Simon Fraser University, Burnaby, BC, Canada V5A1S6)
資料名： Journal of Multivariate Analysis  (Journal of Multivariate Analysis)
巻： 168  ページ： 105-118  発行年： 2018年 
JST資料番号： D0675A  ISSN： 0047-259X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 機能的共変量といくつかのスカラー共変量とスカラー応答の効果に対する汎関数セミパラメトリック加法モデルを提案した。関数共変量の効果を非パラメータ的にモデル化し,線形形式を採用してスカラー共変量の影響をモデル化した。この戦略は,機能的共変量の影響をモデル化することにおける柔軟性を強化することができ,同時にスカラー共変量の影響に対する解釈可能性を維持することができる。機能的共変量に対する非消失成分を平滑化し選択することにより,機能的セミパラメトリック加法モデルを推定する方法を開発した。この方法の漸近特性も確立した。2つのシミュレーション研究を実行して,著者らの方法を種々の従来の方法と比較した。2つの実際の応用によりこの方法を実証した。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： スカラー ,  シミュレーション ,  線形性 ,  データ解析 ,  *モデル ,  汎関数 ,  柔軟性 ,  主成分分析 ,  平滑化 ,  *加算 ,  モデリング
準シソーラス用語： 線形モデル ,  判断能力 ,  共変量 ,  スパース推定 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 機能データ解析 ,  関数線形モデル ,  機能的主成分分析

分類 (1件)： 統計学  (AB08000H)

タイトルに関連する用語 (4件)： 関数 ,  加法 ,  モデル ,  スパース推定