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函数型分位回归的自适应主成分基个数截断算法
文献摘要：
文章针对协变量是函数型、响应变量是标量的函数型线性分位数回归模型,提出一种新的自适应加权主成分基个数截断算法来解决主成分基展开时的项数选取问题.首先利用函数型分位数回归对关联变异解释百分比方法进行改进,其次依据方差解释百分比和改进的关联变异解释百分比对函数型主成分个数进行截断,然后对各自截断出的主成分个数进行加权,通过函数型分位数回归获得使估计误差达到最小的最优权重,最后得到最终主成分展开截断项数.蒙特卡罗模拟结果显示新算法在不同样本量、不同分位数以及不同的误差分布下均优于原始方法.
文献关键词：
函数型主成分分析;方差解释百分比;改进的关联变异解释百分比
中图分类号：
作者姓名：
田密;李翰芳;罗幼喜
作者机构：
湖北工业大学 理学院,武汉430068
文献出处：
引用格式：
[1]田密;李翰芳;罗幼喜-.函数型分位回归的自适应主成分基个数截断算法)[J].统计与决策,2022(11):35-40
A类：
方差解释百分比,改进的关联变异解释百分比
B类：
分位回归,协变量,应变量,标量,型线,线性分位数回归模型,自适应加权,开时,项数,对关联,比方,分个,估计误差,最优权重,蒙特卡罗模拟,新算法,样本量,误差分布,布下,函数型主成分分析
AB值：
0.287672
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