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线性混合函数对函数回归模型

Linear mixed function-on-function regression models.

作者信息

Wang Wei

机构信息

Center for Outcomes Research, Children's Hospital of Philadelphia, Civic Center Blvd, Philadelphia, Pennsylvania 19104, U.S.A.

出版信息

Biometrics. 2014 Dec;70(4):794-801. doi: 10.1111/biom.12207. Epub 2014 Jun 26.

DOI:10.1111/biom.12207
PMID:24975922
Abstract

We develop a linear mixed regression model where both the response and the predictor are functions. Model parameters are estimated by maximizing the log likelihood via the ECME algorithm. The estimated variance parameters or covariance matrices are shown to be positive or positive definite at each iteration. In simulation studies, the approach outperforms in terms of the fitting error and the MSE of estimating the "regression coefficients."

摘要

我们开发了一种线性混合回归模型,其中响应和预测变量均为函数。通过ECME算法最大化对数似然来估计模型参数。在每次迭代中,估计的方差参数或协方差矩阵均显示为正定的。在模拟研究中,该方法在拟合误差和估计“回归系数”的均方误差方面表现更优。

相似文献

1
Linear mixed function-on-function regression models.线性混合函数对函数回归模型
Biometrics. 2014 Dec;70(4):794-801. doi: 10.1111/biom.12207. Epub 2014 Jun 26.
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引用本文的文献

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