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机译:通过总经验强度的累积比率对加性模型进行变量选择
Oregon State Univ, Dept Stat, Corvallis, OR 97331 USA;
Oregon State Univ, Dept Stat, Corvallis, OR 97331 USA;
Tsinghua Univ, Ctr Stat Sci, Beijing, Peoples R China|Tsinghua Univ, Dept Ind Engn, Beijing, Peoples R China;
additive model; B-spline; Cumulative Ratios of Empirical Strengths Total (CUREST); lag selection; variable selection;
机译:基于正交加权的基于经验似然的半参数工具变量模型的变量选择
机译:本值 - 体积(PV-V)和NPV累积总矿石(NPV-CTO)分形建模用于采矿策略选择的应用
机译:部分线性加性变量误差模型的经验似然
机译:GPU上的“基于预测的并行变量选择和建模”算法,用于特征选择和ADMET模型生成
机译:稀疏超高维加性模型中的预测和变量选择。
机译:估计和半参数添加剂部分线性模型变量选择(ss-09-140)
机译:spikeslabGam:R中广义加性混合模型的贝叶斯变量选择,模型选择和正则化