Comment on “Splines and Restricted Least Squares”
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分类依据与纠错
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对《样条与约束最小二乘》的评论
- 研究问题
- 原文章的三次样条分析是否忽略了约束更少的模型，约束最小二乘能否支持其他多项式样条并得到更简单的拟合？
- 方法与思路
- 评论作者利用原方法的灵活性考虑其他多项式样条，并重新分析原文章的样本数据，最终得到较简单的二次样条模型。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称评论指出原数据分析未充分考虑较少约束的模型，并通过重新分析提出更简单的二次样条回归结果。
- 阅读关注点
- 应核对评论放松了哪些约束、二次与三次样条如何比较，以及简单模型的选择依据和批评结论的适用范围。
- 阅读边界
- 这是评论摘要，且索引版本未注明；重新分析的结论不能代表主论文结论，也不能仅凭模型更简单认定其预测或推断更优。
原文摘要
The flexibility of the restricted least squares (RLS) method described by Buse and Lim (1977) for cubic spline regression models is used to consider other polynomial splines. Some of the conclusions of the analysis of a sample data set in the Buse and Lim article are criticized for failing to consider less restrictive models. The data are reanalyzed, the end result being a simpler quadratic spline regression model.