Xem xét tài liệu về hồi quy phi tuyến tính

Có ai biết một bài viết đánh giá tốt cho các tài liệu thống kê về hồi quy phi tuyến tính? Tôi chủ yếu quan tâm đến kết quả nhất quán và tiệm cận.

Quan tâm đặc biệt là mô hình

cho dữ liệu bảng.

Ít quan tâm là các phương pháp không tham số.

Đề xuất cho các tạp chí để xem trong cũng rất hoan nghênh.

Hiện tại tôi đang đọc Amemiya (1983) trong Sổ tay Kinh tế lượng , nhưng tôi đã hy vọng có được một cái gì đó có lẽ cập nhật hơn.

Wooldridge, JM (1996) "Ước tính các hệ phương trình với các công cụ khác nhau cho các phương trình khác nhau" trong Tạp chí Kinh tế lượng là một ví dụ về sự đóng góp muộn hơn so với đánh giá trên, do đó không bao gồm.

Cuốn sách " Phân tích hồi quy phi tuyến và các ứng dụng của nó " (2007) của Bates & Watts nảy ra trong đầu như một gợi ý ngay lập tức. Nó được đồng tác giả bởi một trong những bậc thầy về thiết kế thuật toán hồi quy (D. Bates). Lưu ý rằng nó không chính xác tươi ; phiên bản tôi liên kết được xuất bản vào năm 2007 nhưng hầu hết các tài liệu là từ phiên bản 1989. Điều đó đang được nói, nó chắc chắn có thẩm quyền và đã già đi rất tốt. Đôi khi tôi đã sử dụng nó như một cuốn sách tham khảo và nó rất hay. Đặc biệt là khi nói đến khía cạnh tính toán thì không thể thiếu. Nó kết hợp tốt với " Mô hình hiệu ứng hỗn hợp trong S và S-PLUS " (2000) của Pinheiro & Bates, gần với mô hình dữ liệu bảng điều khiển của vấn đề.

Gợi ý phụ: Ruppert et al. " Hồi quy bán đảo " (2003) có trọng tâm tính toán ít hơn B & W nhưng tôi nghĩ nó cũng có phạm vi rộng hơn. Tùy thuộc vào cách chúng tôi xác định hồi quy phi tuyến tính, nhìn vào Mô hình phụ gia tổng quát có thể rất sâu sắc và ở mức độ đó " Mô hình phụ gia tổng quát: Giới thiệu với R " (2017; 2nd Ed.) Có lẽ là cập nhật nhất tham khảo ngoài đó, nó là một đọc tuyệt vời. Tương tự, nếu chúng ta quan tâm nhiều hơn đến các Mô hình hồi quy cục bộ, việc kiểm tra " Mô hình đa thức cục bộ và các ứng dụng của nó " (1996) của Fan & Gijbels chắc chắn cũng là một cổ điển. (Tôi đánh giá cao rằng các đề xuất phụ này đang di chuyển xa hơn khỏi mô hình dữ liệu bảng điều khiển nhưng tôi cần chúng để đưa ra quan điểm tiếp theo của mình.

Nhận xét: Người ta có thể lưu ý rằng có ít sách hồi quy không tham số sắp ra mắt gần đây; đó không hoàn toàn là một sự trùng hợp ngẫu nhiên: Machine Learning đã xảy ra. Gác lại những cuốn sách phổ biến nhất trong lớp như: " Các yếu tố của học thống kê " (2009) của Hastie et al. và " Học máy: một viễn cảnh xác suất " (2013) của Murphy, tìm hiểu về Devroye et al. " Một lý thuyết xác suất của nhận dạng mẫu " (1997) bao gồm các kết quả nhất quán, giới hạn, tỷ lệ lỗi, sự hội tụ, v.v ... rất chi tiết. Do đó, có một số bài viết đánh giá về giao điểm của Machine Learning và Kinh tế lượng như: " Machine Learning: Phương pháp tiếp cận kinh tế học ứng dụng " (2017) của Mullainathan & Spiess hoặc "Dữ liệu lớn: Thủ thuật mới cho Kinh tế lượng "(2014) của Varian. Họ đưa ra một cái nhìn tổng quan OK nhưng họ không đưa ra cách xử lý toán học nghiêm ngặt về vấn đề này, mặc dù vậy họ nên đưa ra một danh sách tham khảo hợp lý.

Hồi quy phi tuyến tính là một chủ đề trưởng thành và rộng rãi, đó là lý do tại sao tôi nghi ngờ rằng có nhiều tài liệu đánh giá gần đây. Các giấy tờ duy nhất mà tôi có thể nghĩ là:

Motulsky HJ, Ransnas LA: "Lắp đường cong vào dữ liệu bằng cách sử dụng hồi quy phi tuyến: Một đánh giá thực tế và phi toán học." Tạp chí FASEB, 1 (5), 365-374 <- Như tên đã nói, một đánh giá phi toán học vì vậy không phải là nơi tốt để tìm kiếm các công cụ về tính nhất quán và không có triệu chứng.

AR Gallant: "Hồi quy phi tuyến" The Statistician Vol. 29, Số 2 (Tháng 5, 1975), trang 73-81 <- Cũ hơn so với bài báo bạn đề cập trong câu hỏi.

Bạn có thể tìm thấy một tổng quan tốt trong một số sổ tay thống kê. Ví dụ: trong "Sổ tay phương pháp hồi quy" của Young hoặc trong "Phương pháp hồi quy hiện đại" của Ryan, bạn có thể tìm thấy một chương hay về hồi quy phi tuyến.

Về tính nhất quán và tiệm cận Tôi có thể giới thiệu chương 2 của cuốn sách "Công cụ thống kê cho hồi quy phi tuyến" của Huet et al.

Cuối cùng nhưng không kém phần quan trọng, hai tác phẩm kinh điển trong văn học nói tiếng Anh là Bates & Watts như đã đề cập ở trên và "Hồi quy phi tuyến" từ Seber và Wild. Một bok rất hay khác là "Mô hình thống kê phi tuyến" của Gallant