비선형 회귀에 대한 통계 문헌에 대한 좋은 검토 기사를 아는 사람이 있습니까? 나는 주로 일관성 결과와 무증상에 관심이 있습니다.
특히 흥미로운 것은 모델입니다
패널 데이터 용.
비모수 적 방법은 관심이 적습니다.
저널에 대한 제안도 환영합니다.
현재 저는 Handbook of Econometrics 에서 Amemiya (1983)를 읽고 있지만 더 최신 정보를 얻고 싶었습니다.
Journal of Econometrics의 Wooldridge, JM (1996) "서로 다른 방정식에 대해 다른 도구를 사용하여 방정식을 추정하는 시스템" 은 위의 검토 이후에 기여한 예입니다.
답변:
베이츠 앤 와트 (Bates & Watts) 의 " 비선형 회귀 분석 및 적용 "(2007) 이라는 책 은 즉각적인 제안으로 떠 오릅니다. 회귀 알고리즘 설계 (D. Bates)의 마스터 중 한 명이 공동 작성했습니다. 신선 하지 않다는 점에 유의하십시오 . 링크 I 판은 2007 년에 출판되었지만 대부분의 자료는 1989 년 판에 있습니다. 즉, 그것은 확실히 권위 있고 아주 잘 노화되었습니다. 나는 때때로 그것을 참고 도서로 사용했으며 매우 좋았습니다. 특히 계산 측면에서 볼 때 필연적이었습니다. 물론 "함께 커플 S 및 S-PLUS의 혼합 효과 모델 가까운 문제의 패널 데이터 패러다임이다 피녜 및 베이츠"(2000).
이차 제안 : Ruppert et al. " Semiparametric Regression "(2003)은 B & W보다 계산 초점이 적지 만 더 넓은 범위를 가지고 있다고 생각합니다. 비선형 회귀 분석을 정의하는 방법에 따라 일반화 된 가산 모델을 보는 것은 매우 통찰력이 있으며 Wood의 " 일반화 된 가산 모델 : R을 사용한 소개 (2017; 2nd Ed.)는 아마도 가장 최신 일 것입니다. 거기에서 참조, 그것은 큰 읽기입니다. 마찬가지로, 로컬 회귀 모델에 더 관심이 있다면 Fan & Gijbels " Local Polynomial Modeling and its Applications "(1996)를 확인하는 것도 고전입니다. (이러한 보조 제안이 패널 데이터 패러다임에서 멀어지고 있다는 점에 감사하지만 다음 포인트를 제시해야합니다.
논평 : 최근에 나오는 비모수 적 회귀 서적이 적다는 것을 알 수 있습니다. 이것이 완전히 우연의 일치는 아닙니다 : 기계 학습이 일어났습니다. Hastie et al.의 " Statistical Learning "(2009) 과 같은 동급 최강의 일반 도서를 제외하고 . 및 Murphy의 " Machine Learning : Probabilistic Perspective "(2013)는 Devroye et al. " 패턴 인식의 확률론 "(1997)은 일관성 결과, 범위, 오류율, 수렴 등을 자세하게 다룹니다. 따라서 머신 러닝과 계량 경제학의 교차점에 대한 다음과 같은 몇 가지 검토 기사가 있습니다 : " 머신 러닝 : 적용되는 계량 경제학 접근법 "(2017), Mullainathan & Spiess 또는 "빅 데이터 : 계량 경제학의 새로운 기법 "(2014) Varian. 그들은 괜찮은 개요를 제공하지만, 문제에 대한 엄격한 수학적 처리를 제공하지는 않지만 합리적인 참고 문헌 목록을 제공해야합니다.
비선형 회귀는 성숙하고 광범위한 주제이므로 최근의 검토 논문이 많이 있는지 의심합니다. 내가 생각할 수있는 유일한 논문은 :
Motulsky HJ, Ransnas LA : "비선형 회귀를 사용하여 데이터에 곡선 맞추기 : 실용적이고 비 수학적 검토." FASEB Journal, 1 (5), 365-374 <-이름에서 알 수 있듯이, 비 수학적 검토는 일관성과 무증상에 대한 자료를 찾기에 좋은 곳이 아닙니다.
AR Gallant : "Nonlinear Regression"미국 통계 학자 Vol. 29, No. 2 (1975 년 5 월), pp. 73-81 <-당신이 문제에서 언급 한 종이보다 오래되었습니다.
일부 통계 안내서에서 좋은 개요를 찾을 수 있습니다. 예를 들어 Young의 "회귀 방법 핸드북"또는 Ryan의 "현대 회귀 방법"에서 비선형 회귀에 대한 좋은 장을 찾을 수 있습니다.
일관성과 무증상 정보 Huet et al.의 "비선형 회귀 통계 도구"2 장을 추천 할 수 있습니다.
마지막으로, 영어권 문학의 두 고전은 위에서 언급 한 Bates & Watts와 Seber와 Wild의 "Nonlinear Regression"입니다. 또 다른 좋은 복은 Gallant의 "Nonlinear Statistical Models"입니다