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自然样条半参数模型与系统误差估计
引用本文:丁士俊,陶本藻.自然样条半参数模型与系统误差估计[J].武汉大学学报(信息科学版),2004,29(11):964-967.
作者姓名:丁士俊  陶本藻
作者单位:武汉大学测绘学院,武汉市珞喻路129号,430079
基金项目:国家自然科学基金资助项目 ( 4 60 2 740 0 5 )
摘    要:采用自然样条逼近的数据处理方法 ,探讨了自然样条半参数回归分析方法。在补偿最小二乘的原则下 ,利用三次样条函数构造补偿项 ,通过广义交叉核实函数自动选取光滑参数。自编程序进行计算 ,得到了回归参数向量和样条函数的补偿最小二乘估计。模拟计算表明 ,该方法适合于回归函数模型误差与测量系统误差的估计

关 键 词:半参数回归  自然样条  曲线拟合  补偿最小二乘  系统误差估计
文章编号:1671-8860(2004)11-0964-04
修稿时间:2004年6月8日

Semiparametric Regression Model With Natural Spline and Systematic Error Estimation
DING Shijun,TAO Benzao.Semiparametric Regression Model With Natural Spline and Systematic Error Estimation[J].Geomatics and Information Science of Wuhan University,2004,29(11):964-967.
Authors:DING Shijun  TAO Benzao
Institution:DING Shijun 1 TAO Benzao 1
Abstract:The semiparametric regression is discussed by natural spline fitting. According to penalized least squares, Cubic natural spline forms penalized item. The choice of smoothing parameter can be automatically obtained by using generalized cross-validation function. Estimators of penalized least square for parametric regression and vectors and spline function can be got by compiled program.
Keywords:semiparametric regression  natural spline  curve fitting  penalized least squares  systematic error estimation
本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录!
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