【摘 要】
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将广义变系数回归模型与广义函数型线性回归模型相结合,提出了一种新的模型——广义函数型部分变系数混合模型.基于函数型主成分基和B-样条基的方法,通过最大化拟似然函数得到了未知函数的估计,并在一定的正则条件下得到了各估计量的收敛速度及预测精度.通过数值模拟展现了模型的可行性和优越性,最后将所建模型应用到Tecator数据说明了模型的实用性.
【机 构】
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中国人民大学应用统计科学研究中心,中国人民大学统计学院,北京100872;中国人民大学应用统计科学研究中心,中国人民大学统计学院,北京100872;新疆财经大学统计与数据科学学院,乌鲁木齐830012
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将广义变系数回归模型与广义函数型线性回归模型相结合,提出了一种新的模型——广义函数型部分变系数混合模型.基于函数型主成分基和B-样条基的方法,通过最大化拟似然函数得到了未知函数的估计,并在一定的正则条件下得到了各估计量的收敛速度及预测精度.通过数值模拟展现了模型的可行性和优越性,最后将所建模型应用到Tecator数据说明了模型的实用性.
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