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J-GLOBAL ID：201602201452649198   Reference number：16A0224861

MULTIVARIATE ADAPTIVE REGRESSION SPLINE METHOD AND ITS APPLICATIONS

順序カテゴリカル応答に対する多変量適応型回帰スプライン法

Author (3)： SHIMOKAWA TOSHIO (和歌山県医大 臨床研究セ) ,  TSUJI MITSUHIRO (関西大 総合情報) ,  GOTO MASASHI (医学統計研究会)
Material： 計算機統計学  (Bulletin of the Computational Statistics of Japan)
Volume： 28  Issue： 2  Page： 121-136  Publication year： Dec. 31, 2015 
JST Material Number： L1432A  ISSN： 0914-8930  Document type： Article
Article type： 原著論文  Country of issue： Japan (JPN)  Language： JAPANESE (JA)

Thesaurus term： *factor analysis ,  regression analysis ,  *prediction technique ,  experiment ,  evaluation test ,  mathematical model ,  accuracy ,  optimization ,  adaptive system ,  computer algorithm ,  parameterization ,  nonlinear system
Semi thesaurus term： 回帰スプライン法 ,  numerical experiment ,  比例オッズモデル ,  prediction accuracy ,  *factor analysis

JST classification (2)： System and control theory in general  (IA02010H) ,  Artificial intelligence  (JE08000Z)

Reference (21)：

• Agresti, A. (2012). Categorical Data Analysis (3rd Edition), Wiley.
• Akaike, H. (1973). Information theory and an extension of the maximum likelihood principle, Proceedings of the Second International Symposium on Information Theory, B. N. Petrov and F. Csaki (eds), 267-281.
• Archer, K.J. (2010). rpartOrdinal: an R package for deriving a classification tree for prediciting ordinal response, Journal of Statistical Software, 34(7), 1-17.
• Breiman, L., Friedman, J. H., Olshen, R. A. & Stone, C. J. (1984). Classification and Regression Trees. Wadsworth.
• Craven, P. & Wahba, G. (1979). Smoothing noisy data with spline functions: estimating the correct degree of smoothing by the method of generalized cross-validation, Numer. Math., 31, 377-403.

Terms in the title (4)： 順序 ,  応答 ,  多変量 ,  スプライン