分布を予測変数とする加法モデルによる収量データの解析

抄録

それぞれの予測変数が分布によって表現されている加法モデルを導出するための方法として、ペナルティ付きの重回帰式を利用する方法を開発した。この方法に基づく数値計算を行うためにはGCVPACKに所収されているdsnsm.fが利用できることが分かった。この方法により、日平均気温の分布と年次を予測変数として用いて水稲の収量（10aあたりの生産量(kg)）を推定するための加法モデルを作製した。その結果、分布の平均値を利用した加法モデルよりも、分布をそのまま利用した加法モデルの方がGCV（Generalized Cross-Validation）の点で優れていることが分かった。