Estratégia para posicionamento de nó para regressão spline penalizado
Palavras-chave:
Regressão não paramétrica, Regressão semi-paramétrica, Splines penalizados, Colocação do nósResumo
Apresentamos um novo método para a seleção de sequências de nós para curvas de regressão P-spline. O método parte do pressuposto que os próprios dados determinam a quantidade e a posição dos nós. Assim, esse novo esquema de colocação de nós assume que os nós são uma variável aleatória através de uma grade fina de possíveis candidatos a nós no intervalo da co-variável. Dessa forma, através de uma busca em grade determina-se o knot que maximiza a correlação em cada iteração. Esse novo esquema de colocação de nós obteve excelentes resultados comparativamente a métodos convencionais de alocação de nós em um estudo de simulação e, além disso, nosso estudo de simulação evidencia que essa estratégia torna o modelo mais parcimonioso. Os resultados fornecem orientação na seleção do número de nós não necessariamente equidistantes em um modelo de regressão spline penalizada.
Referências
CRAVEN, Peter; WAHBA, Grace. Smoothing Noisy Data with Spline Functions - Estimating the Correct Degree of Smoothing by the Method of Generalized Cross-Validation. Numerische mathematik, v. 31, n. 4, p. 377-403, 1978.https://link.springer.com/content/pdf/10.1007 MONTOYA, Eduardo L.; ULLOA, Nehemias; MILLER, Victoria. A simulation study comparing knot selection methods with equally spaced knots in a penalized regression spline. International Journal of Statistics and Probability, v. 3, n. 3, p. 96-110, 2014.
RUPPERT, David. Selecting the number of knots for penalized splines. Journal of computational and graphical statistics, v. 11, n. 4, p. 735-757, 2002.
RUPPERT, David; WAND, Matt P.; CARROLL, Raymond J. Semiparametric
regression. Cambridge university press, 2003.
R CORE TEAM. R: A language and environment for statistical computing. R Foundation for Statistical Computing, Vienna, Austria. 2018. ISBN 3-900051-07-0, URL https://www.R-project.org/.
YAO, Fang; LEE, Thomas CM. On knot placement for penalized spline regression. Journal of the Korean Statistical Society, v. 37, n. 3, p. 259-267, 2008.
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