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Generalized partial functional linear regression for network-linked data
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DOI：10.1080/00949655.2026.2613297.png)
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摘要
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针对网络关联数据的广义部分函数线性回归模型及其估计方法研究。我们提出了一个相关的估计过程，通过最小化带有惩罚损失函数的问题来提高估计精度和预测性能。其中，网络凝聚力通过凝聚力惩罚来促进。无限维函数预测变量和斜率函数使用B样条基进行近似，并在目标函数中包含了对斜率函数的光滑性惩罚。模拟研究和真实数据应用证明了所提出方法的有效性。
Keyword:
Cohesion penalty
functional data analysis
generalized linear model
network-linked data
期刊
J
IF:
1.2
论文数:
131
被引数:
4.1K
机构
引用论文
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