Smooth supersaturated models
Smooth supersaturated models
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平滑的过饱和模型
DOI：
10.1080/00949655.2013.823428
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发表时间：
2013
影响因子：
1.2
通讯作者：
Bates R
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Bates R
在核平滑和非参数回归等领域，强调平滑插值。我们专注于纯插值和建立光滑的多项式插值，首先延长单式（多项式）的基础，然后尽量减少粗糙度的措施，在扩展的基础上的额外参数。代数方法可以帮助选择扩展基。我们得到任意接近最佳平滑的任何尺寸在任意区域，给出简单的模型接近样条。我们在例子中表明，平滑插值器的性能远远优于直接多项式拟合和小样本量，优于克里金型的方法，例如在计算机实验中使用。
In areas such as kernel smoothing and non-parametric regression, there is emphasis on smooth interpolation. We concentrate on pure interpolation and build smooth polynomial interpolators by first extending the monomial (polynomial) basis and then minimizing a measure of roughness with respect to the extra parameters in the extended basis. Algebraic methods can help in choosing the extended basis. We get arbitrarily close to optimal smoothing for any dimension over an arbitrary region, giving simple models close to splines. We show in examples that smooth interpolators perform much better than straight polynomial fits and for small sample size, better than kriging-type methods, used, for example in computer experiments.
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