TY -的A2马基斯Viliam盟——Mariati倪Putu香鱼Mirah盟——Budiantara i Nyoman盟——Ratnasari维塔PY - 2020 DA - 2020/07/01 TI -组合平滑样条和傅里叶级数在非参数回归估计SP - 4712531六世- 2020 AB -到目前为止,大多数研究人员在非参数回归中发展了一种估计量。但在现实生活中，经常会遇到混合模式的数据，特别是在特定子区间发生部分变化的数据模式，以及在特定趋势下重复出现的数据模式。数据模式的估计方法是平滑样条和傅里叶级数的混合估计方法。该回归模型采用成分平滑样条和傅里叶级数进行逼近。在这个过程中，混合估计器使用两个估计阶段完成。第一阶段为惩罚最小二乘估计，第二阶段为最小二乘估计。然后使用模拟数据实现这些估计量。通过生成多项式和三角函数两种不同的函数来获得模拟数据，样本大小为100。整个过程重复了50次。 The experiment of the two functions was modeled using a mixture of the smoothing spline and Fourier series estimators with various smoothing and oscillation parameters. The generalized cross validation (GCV) minimum was selected as the best model. The simulation results showed that the mixed estimators gave a minimum (GCV) value of 11.98. From the minimum GCV results, it was obtained that the mean square error (MSE) was 0.71 and R ²是99.48%。结果表明，该模型适用于光滑样条和傅里叶级数的混合估计。SN - 2314-4629 UR - https://doi.org/10.1155/2020/4712531 DO - 10.1155/2020/4712531 JF - Journal of Mathematics PB - Hindawi KW - ER -