【摘 要】
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函数型数据的回归分析研究主要集中在函数型线性模型。不要求因变量为连续型随机变量,可以为离散型或属性数据(对应于泊松或Logistic回归),对同时含有数值型多元变量和函数型
【机 构】
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北京航空航天大学经济管理学院; 城市运行应急保障模拟技术北京市重点实验室; 中央财经大学统计与数学学院;
【基金项目】
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国家自然科学基金(71420107025;11501586);国家“863”计划(SS2014AA012303);2014年度中央财经大学重大科研课题培育项目(基础理论类)~~
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函数型数据的回归分析研究主要集中在函数型线性模型。不要求因变量为连续型随机变量,可以为离散型或属性数据(对应于泊松或Logistic回归),对同时含有数值型多元变量和函数型变量的广义线性模型的估计问题进行分析,采用非参数方法得到了参数部分和非参数部分的估计量,并给出了一种重加权算法进行参数求解,解决了含数值型和函数型混合数据类型自变量的回归问题,同时扩展了函数型线性模型的应用范围。估计过程中,分别采用了函数型主成分和B样条基函数,并给出了基函数个数选择的准则。数值模拟结果表明,所提出方法具有良好的可行性与正确性。
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