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Smoothing Parameter Selection Using Multifold Cross-Validation in Smoothing Spline Regressions
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  • Smoothing Parameter Selection Using Multifold Cross-Validation in Smoothing Spline Regressions
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저자명
Hong. Changkon,Kim. Choongrak,Yoon. Misuk
간행물명
한국통계학회 논문집
권/호정보
1998년|5권 2호|pp.277-285 (9 pages)
발행정보
한국통계학회
파일정보
정기간행물|ENG|
PDF텍스트
주제분야
기타
이 논문은 한국과학기술정보연구원과 논문 연계를 통해 무료로 제공되는 원문입니다.
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기타언어초록

The smoothing parameter <TEx>$lambda$</TEx> in smoothing spline regression is usually selected by minimizing cross-validation (CV) or generalized cross-validation (GCV). But, simple CV or GCV is poor candidate for estimating prediction error. We defined MGCV (Multifold Generalized Cross-validation) as a criterion for selecting smoothing parameter in smoothing spline regression. This is a version of cross-validation using $leave-kappa-out$ method. Some numerical results comparing MGCV and GCV are done.