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在惩罚样条回归模型中，根据截断幂基函数系数的直观意义，以结点两边数据点极差的线性递减函数作为局部惩罚权重，构造了一种新的局部惩罚样条回归模型．不同于整体惩罚样条，该方法使得当数据点集在局部具有较大的波动性时，能给予拟合曲线较小的惩罚，从而能更好地控制曲线在拟合优度与光滑度之间的平衡．模拟结果显示，当数据具有空间异质性时，采用该方法的回归模型相比整体惩罚模型有更好的信息准则得分．