一般化された加法モデル—サイモンウッド以外の研究者は誰ですか？

私はGAMをますます使用しています。さまざまなコンポーネント（平滑化パラメーターの選択、さまざまなスプラインベース、平滑項のp値）の参照を提供しようとすると、それらはすべて1人の研究者（イギリスのバース大学のサイモンウッド）からのものです。

彼はmgcvR のメンテナーでもあり、彼は自分の仕事を実装しています。 mgcv非常に複雑ですが、非常にうまく機能します。

確かに古いものがあります。元のアイデアはHastie＆Tibshiraniの功績によるものであり、2003年にRuppertらによって非常に古い教科書が執筆されました。

申請者として、私は学術統計学者の間で時代精神を感じていない。彼の作品はどのように見られていますか？1人の研究者が1つの分野でこれほど多くのことを行ったことは少し奇妙ですか？それとも、中に入れられないためにそれほど気づかない他の仕事がありmgcvますか？GAMがそれほど使用されているとは思いませんが、この資料は統計トレーニングを受けた人々にとっては合理的にアクセス可能であり、ソフトウェアは非常によく開発されています。「裏話」の多くはありますか？

統計ジャーナルからのパースペクティブの断片や他の同様のものの推奨は高く評価されるでしょう。

GAMには多くの研究者がいます。基本的に同じモデル（滑らかな関数の合計によって与えられる線形予測子を持つGLM）に多くの異なる名前が与えられているだけです。GAMと呼ばれるモデルを見つけることができます：セミパラメトリック回帰モデル、平滑化スプラインANOVAモデル、構造化加法回帰モデル、一般化線形加法構造モデル、位置のスケールと形状の一般化加法モデル、ガウス潜在変数モデルなど。

計算角度を持つGAM関連のトピックに関する研究者の小さな選択は次のとおりです。

レイ・キャロル、マリア・ダーバン、ポール・アイラーズ、トレバー・ヘイスティ、チョン・グ、ソニア・グレーヴェン、トーマス・クネイブ、ステファン・ラング、ブライアン・マルクス、ボブ・リグビー、デヴィッド・ルパート、ハーバード・ルー、ファビアン・シェイプル、ミキス・スタシノポウルス、マット・ワンド、グレース・ワバ、トーマス・イー。

（そして、ブーストされたGAM、GAM関連の理論、および密接に関連する機能データ分析手法に取り組んでいる人が非常に多くいます）。私の論文の大部分は、効率的で一般的な計算を行うGAMメソッドの開発に関するものですが、それだけではありません。

google scholarは、上記の参考文献に加えて、多くのヒットを与えています。また、コメントで興味深いものは次のとおりです。

http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0304380002002041「Ecological Modelling」で公開されている種の分布の研究におけるGAM

http://aje.oxfordjournals.org/content/156/3/193.short 大気汚染と健康の研究におけるGAMの使用

しかし、OPは統計理論を重視しているようです。

http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0167947398000334 これは、より適切なアルゴリズムです

http://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1111/1467-9876.00229/abrtract マルコフ確率場事前分布に基づくベイジアン推論

http://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1111/1467-9469.00333/abstract?deniedAccessCustomisedMessage=&userIsAuthenticated=falseの GAMの推定方法について...

これには多くの異なる著者がいるため、元の質問に対する答えは多くのようです。