Design optimal sampling plans for functional regression models
Design optimal sampling plans for functional regression models
复制标题
为函数回归模型设计最佳抽样计划
DOI：
10.1016/j.csda.2020.106925
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发表时间：
2020
影响因子：
1.8
通讯作者：
Pan, Rong
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Rha, Hyungmin;Kao, Ming-Hung;Pan, Rong
函数回归模型在实践中被广泛考虑。为了进行精确的统计推断，需要一个良好的抽样计划来收集信息功能数据。然而，迄今为止，对于函数回归模型的最优抽样方案设计的研究还不多。为了解决这个设计问题，提出了一种有效的计算方法，用于在函数对函数线性回归设置中生成最佳采样计划。所获得的采样计划允许预测函数的精确估计和响应函数的精确预测。该方法也可应用于函数标量线性回归模型的最优抽样方案的确定。通过案例研究，这种方法被证明优于在以前的研究中提出的方法。
Functional regression models are widely considered in practice. To make a precise statistical inference, a good sampling schedule for collecting informative functional data is needed. However, there has not been much research on the optimal sampling schedule design for functional regression model so far. To address this design issue, an efficient computational approach is proposed for generating the best sampling plan in the function-on-function linear regression setting. The obtained sampling plan allows a precise estimation of the predictor function and a precise prediction of the response function. The proposed approach can also be applied to identify the optimal sampling plan for the problem with scalar-on-function linear regression model. Through case studies, this approach is demonstrated to outperform the methods proposed in the previous studies.
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