Partially Linear Generalized Single Index Models for Functional Data (PLGSIMF)

Single-index models are potentially important tools for multivariate non-parametric regression analysis. They generalize linear regression models by replacing the linear combination <inline-formula><math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" display="inline"><semantics><mrow><msubsup><mi>α</mi>...

詳細記述

書誌詳細

主要な著者:	Mohamed Alahiane, Idir Ouassou, Mustapha Rachdi, Philippe Vieu
フォーマット:	Artigo
言語:	Inglês
出版事項:	MDPI AG 2021-09-01
シリーズ:	Stats
主題:	asymptotic normality functional data analysis (FDA) polynomial splines quasi-likelihood semi-parametric regression single-index model
オンライン･アクセス:	https://www.mdpi.com/2571-905X/4/4/47
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