a的广义最小二乘估计多变量非线性回归模型.使用SUR选项.
偏最小二乘法与主成分回归多变量 回归方法偏最小二乘法回归(请.
适用于单变量和多变量问题.在这本书中,作者介绍了.统一框架.为(i)制定方法回归有高斯和非高斯响应.惩罚似然法及其构造多变量具有内置方差分析分解的模型.广泛的.流行的S/S-PLUS语言.代码回归已经在R包中分发.
CMARS:对非参数的新贡献回归具有多变量适应的回归由连续.变量间关系建模方法.多变量适应的回归样条线(MARS)特别有用.
引用了37篇文章[sw09526]
包装接地:多变量适应的回归样条曲线模型.建造回归模型使用弗里德曼的技术."快速火星"和多变量适应的回归花键".("火星"一词受版权保护,因此.
异常值的检测多变量和回归数据).然而,这些算法可以应用于更多.
稀疏线性模型;(2) 校准多变量 回归用于估计稀疏多变量线性模型.
递归偏差估计多变量 回归更平滑.本文提出了一种实用而简单的完整的.非参数多变量适用于真实的基本平滑度的平滑过程回归函数.知识,没有其他适应性完全非参数回归估计量是可用的,没有约束假设,如.可在克兰提供,实施多变量非参数法.