Genelleştirilmiş katkı modelleri - Simon Wood dışında bunları kim araştırıyor?

GAM'ları giderek daha fazla kullanıyorum. Çeşitli bileşenleri (referans parametre seçimi, çeşitli spline tabanları, yumuşak terimlerin p-değerleri) için referanslar sağlamaya gittiğimde, hepsi bir araştırmacıdan - İngiltere'deki Bath Üniversitesi'ndeki Simon Wood'dan.

Aynı zamanda, mgcviş vücudunu uygulayan R'nin koruyucusudur. mgcvson derece karmaşıktır, ancak oldukça iyi çalışır.

Kesinlikle daha eski şeyler var. Orijinal fikir Hastie & Tibshirani'ye yatırılmıştır ve 2003 yılında Ruppert ve arkadaşları tarafından büyük bir eski ders kitabı yazılmıştır.

Uygulamalı bir kişi olarak, akademik istatistikçiler arasında zeitgeist için fazla bir his yok. Çalışmaları nasıl sayılır? Bir araştırmacının bir alanda bu kadar çok şey yapması biraz garip mi? Yoksa içine girmediği için fark edilmeyen başka işler var mgcvmı? GAM'ların bu kadar çok kullanıldığını görmüyorum, ancak malzeme istatistiksel eğitime sahip insanlar için makul bir şekilde erişilebilir ve yazılım oldukça iyi gelişmiş. Bir "arka hikaye" var mı?

İstatistik dergilerinden perspektif parçaları ve benzeri şeylerin tavsiyeleri takdir edilecektir.

— user59828
kaynak

Bu sorular bana CV için uygun değil gibi geliyor. Biraz geniş, bulanık ve potansiyel olarak konu dışı görünüyor. Daha fazla odaklanıp konuyu daha net hale getirmeye çalışabilir misiniz? (GAM'ların belirli bir yönüne ilişkin referanslar istemek kesinlikle konuyla ilgili olacaktır.)

— gung - Reinstate Monica

Bunun biraz bulanık olduğunun farkındayım. Bu, istatistik disiplini hakkında bir tür meta sorusu ve bununla nereye gideceğimi bilmiyorum. Bununla birlikte, yorum ve perspektif parçalarına yapılan referansları takdir ediyorum ve soruyu buna dahil edecek şekilde değiştireceğim.

— user59828

Thomas Kneib ve Fabian Scheipl, bu alandan tanıdığım ve GAM'ları ve ilgili modelleri takmanın biraz farklı bir yolunu tanıtan iki isim. Kneib & Schiepl ve diğerlerinin çalışmalarına "yanıt veren" mgcv'de kağıt ve özelliklerde yeni fikirler geliştirdiğini gördüğüm için Simon Wood ve bu adamlar arasında dostça bir rekabet olduğu izlenimini edindim. Örneğin Knieb, yapılandırılmış katkı modellerine uyan ve Wood'un cezalandırılmış regresyon yaklaşımından biraz farklı olan BayesX'in geliştiricilerinden biridir.

— Monica'yı eski durumuna getirin - G. Simpson

Örneğin , yapı katkısı modeli yaklaşımının geniş kapsamlı bir kapsamı için Fahrmier & Kneib'in Boyuna, Uzamsal ve Olay Geçmişi Verileri için Bayes Pürüzsüzleştirmesi ve Regresyonuna bakın .

— Monica'yı eski durumuna getirin - G. Simpson

İstatistik kültürü hakkındaki soruların gerçekten yararlı olduğunu düşünüyorum. Bu, bir çift yorum olarak yayınlansa da, ilginç bir cevap aldı.

— Flounderer

Yanıtlar:

GAM'larda birçok araştırmacı var: sadece aynı modele (pürüzsüz fonksiyonların toplamıyla verilen doğrusal öngörücüye sahip GLM) çok sayıda farklı isim verilmesi. GAM olarak adlandırılabilecek modelleri bulacaksınız: yarı parametrik regresyon modelleri, yumuşatma spline ANOVA modelleri, yapılandırılmış katkı maddesi regresyon modelleri, genelleştirilmiş doğrusal katkı yapısı modelleri, konum ölçeği ve şekli için genelleştirilmiş katkı modelleri, Gauss gizli değişken modelleri, vb.

GAM ile ilgili konularda hesaplama açısına sahip küçük bir araştırmacı seçimi:

Ray Carroll, Maria Durban, Paul Eilers, Trevor Hastie, Chong Gu, Sonja Greven, Thomas Kneib, Stephan Lang, Brian Marx, Bob Rigby, David Ruppert, Harvard Rue, Fabian Scheipl, Mikis Stasinopoulus, Matt Wand, Grace Wahba, Thomas Yee .

(ve güçlendirilmiş GAM'lar, GAM ile ilgili teori ve yakından ilişkili fonksiyonel veri analiz yöntemleri üzerinde çalışan çok daha fazla insan var). Makalelerim çoğunlukla, hesaplamak için verimli ve genel GAM yöntemleri geliştirmekle ilgilidir, ancak kesinlikle bu konuda söylenecek tek şey bu değildir.

— Simon Wood
kaynak

Sitemize hoş geldiniz, Simon ve katkınız için çok teşekkürler!

— whuber

google bilgin, yukarıdaki referanslara ek olarak çok sayıda isabet verir ve yorumlarda ilginç görünen bazıları:

http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0304380002002041 "Ekolojik Modelleme" de yayınlanan tür dağılımları çalışmalarında GAM'lar

http://aje.oxfordjournals.org/content/156/3/193.short Hava kirliliği ve sağlık çalışmalarında GAM'ların kullanımı

ancak OP istatistik teorisine daha fazla önem veriyor gibi görünüyor, bu yüzden:

http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0167947398000334 daha iyi uyan algoritmalar hakkında

http://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1111/1467-9876.00229/abstract MArkov Rastgele Alan önceliklerine dayanan Bayesci çıkarım

GAM'lerde tahmin yöntemleri hakkında http://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1111/1467-9469.00333/abstract?deniedAccessCustomisedMessage=&userIsAuthenticated=false ...

tüm bunlar birçok farklı yazarla, bu yüzden orijinal sorunun cevabı çok gibi görünüyor .

— kjetil b halvorsen
kaynak

Bir yana, daha basit resmi testler ve güven aralıkları veren ve tahmin için formüller sağlayan GAM'ın parametrik katkı maddesi regresyon spline modellerinden çok az avantajı buldum.

— Frank Harrell