对部分线性模型用惩罚最小二乘估计时最优光滑化的注记

• 作者: 李再兴 许王莉
• 来源期刊: 应用概率统计
• 学科: 数学
• 关键词: 广义交叉验证 部分线性模型 惩罚最小二乘 光滑参数
• 年，卷（期）: 2007,（2）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 179-187
• 页数: 9页
• 分类号: O212
• 字数: 2381字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-4268.2007.02.009

摘要

部分线性模型也就是响应变量关于一个或者多个协变量是线性的,但对于其他的协变量是非线性的关系.对于部分线性模型中的参数和非参数部分的估计方法,惩罚最小二乘估计是重要的估计方法之一.对于这种估计方法,广义交叉验证法提供了一种确定光滑参数的方法.但是,在部分线性模型中,用广义交叉验证法确定光滑参数的最优性还没有被证明.本文证明了利用惩罚最小二乘估计对于部分线性模型估计时,用广义交叉验证法选择光滑参数的最优性.通过模拟验证了本文中所提出的用广义交叉验证法选择光滑参数具有很好的效果,同时,本文在模拟部分比较了广义交叉验证和最小二乘交叉验证的优劣.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	许王莉	中国人民大学统计学院	9	18	2.0	3.0
2	李再兴	中国科学院数学与系统科学研究院	1	2	1.0	1.0