[1]平滑化スプライン法と平滑化のまとめ
http://www.stat.math.keio.ac.jp/under.grad/data.analysis/2010/lecture/DS_Lec9_20101213.pdf
roughness penalty)
[2]Bスプラインと情報量基準
http://www.ism.ac.jp/editsec/toukei/pdf/47-2-359.pdf
[2]p362の2.6式と[1]のp10と一致．
具体的な推定法が書いてある。
平滑化スプラインのモヤッとしたイメージ的説明
http://sakana.soregashi.com/yosoku.z%209%20GAM.html
平滑化スプラインのわかりにくい厳密な説明
https://www.jstage.jst.go.jp/article/jbhmk/34/1/34_1_111/_pdf
一般化加法モデル （平滑化スプライン的なの一般化？）
http://www.msi.co.jp/splus/events/student/2011pdf/11nishi.pdf
Ｒの回帰
http://www.ec.kansai-u.ac.jp/user/arakit/documents/RegressionRefCards_000.pdf
Rのgmとgmmの説明
http://hosho.ees.hokudai.ac.jp/~kubo/log/2008/kubolog20080618.html
glm
http://hosho.ees.hokudai.ac.jp/~kubo/ce/LinksGlm.html
glmわかりやすいｙａｔｕ
http://hosho.ees.hokudai.ac.jp/~kubo/ce/2009/kubo2009glm.pdf
一般化混合線形モデル （パラメータにゆらぎをみとめる）
http://eprints.lib.hokudai.ac.jp/dspace/bitstream/2115/26401/1/%E6%97%A5%E6%9C%AC%E7%94%9F%E6%85%8B%E5%AD%A656-2.pdf
局所的になめらからの改良
http://www.terrapub.co.jp/journals/jjssj/pdf/3902/39020369.pdf
一般化加法モデル
http://www.stat.math.keio.ac.jp/under.grad/data.analysis/2009/lecture/01.15.pdf
