基於Penalized Spline的信賴帶之比較與改良
迴歸分析中,若變數間有非線性(nonlinear)的關係,此時我們可以用B-spline線性迴歸,一種無母數的方法,建立模型。Penalized spline是B-spline方法的一種改良,其想法是增加一懲罰項,避免估計函數時出現過度配適的問題。本文中,考慮三種方法:(a) Marginal Mixed Model approach, (b) Conditional Mixed Model approach, (c) 貝氏方法建立信賴帶,其中,我們對第一二種方法內的估計式作了一點調整,另外,懲罰項中的平滑參數也是我們考慮的問題。我們發現平滑參數確實會影響信賴帶,所以我們使用cross-va...
Main Authors: | , |
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Language: | 中文 |
Published: |
國立政治大學
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Subjects: | |
Online Access: | http://thesis.lib.nccu.edu.tw/cgi-bin/cdrfb3/gsweb.cgi?o=dstdcdr&i=sid=%22G1023540161%22. |