मैं अधिक से अधिक GAMs का उपयोग करता हूं। जब मैं उनके विभिन्न घटकों (स्मूथिंग पैरामीटर चयन, विभिन्न स्लाइन बेस, चिकनी शब्दों के पी-वैल्यू) के लिए संदर्भ प्रदान करने के लिए जाता हूं, तो वे सभी एक शोधकर्ता - साइमन वुड, यूनिवर्सिटी ऑफ बाथ, इंग्लैंड में हैं।
वह mgcvआर का अनुरक्षक भी है , जो अपने काम के शरीर को लागू करता है। mgcvकाफी जटिल है, लेकिन उल्लेखनीय रूप से अच्छी तरह से काम करता है।
पुराने सामान है, निश्चित रूप से। मूल विचार का श्रेय हस्ति और तिब्शीरानी को दिया जाता है, और एक बड़ी पुरानी पाठ्यपुस्तक 2003 में रूपर्ट एट अल द्वारा लिखी गई थी।
एक लागू व्यक्ति के रूप में, मेरे पास अकादमिक सांख्यिकीविदों के बीच ज़ेइटीजिस्ट के लिए बहुत कुछ नहीं है। उसका काम कैसे माना जाता है? क्या यह थोड़ा अजीब है कि एक शोधकर्ता ने एक क्षेत्र में इतना कुछ किया है? या क्या कोई और काम है जिस पर ध्यान नहीं दिया जाता क्योंकि यह अंदर नहीं डाला जाता mgcv? मुझे नहीं लगता कि GAMs का उपयोग इतना किया गया है, हालांकि सामग्री सांख्यिकीय प्रशिक्षण वाले लोगों के लिए उचित रूप से सुलभ है, और सॉफ्टवेयर काफी अच्छी तरह से विकसित है। क्या कोई "बैक-स्टोरी" है?
सांख्यिकीय पत्रिकाओं से दृष्टिकोण के टुकड़े और इसी तरह के अन्य सामान की सिफारिश की सराहना की जाएगी।