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高维纵向数据的模型平均估计
被引量:
2
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作者
陈心洁
赵志豪
《系统科学与数学》
CSCD
北大核心
2020年第7期1297-1324,共28页
高维数据的模型选择是当今统计学研究的一个热点问题,但关于高维纵向数据方面的模型平均却少见研究,文章提出了一种利用删组交叉验证准则对高维纵向数据进行模型平均估计的方法,在最小化预测残差意义下,以删组交叉验证为准则,证明了其...
高维数据的模型选择是当今统计学研究的一个热点问题,但关于高维纵向数据方面的模型平均却少见研究,文章提出了一种利用删组交叉验证准则对高维纵向数据进行模型平均估计的方法,在最小化预测残差意义下,以删组交叉验证为准则,证明了其渐近最优性,并通过模拟研究表明,该模型平均方法在估计效果上要优于其它一些传统的模型选择和平均方法.
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关键词
模型平均
删组估计
高维纵向数据
渐近最优性
原文传递
题名
高维纵向数据的模型平均估计
被引量:
2
1
作者
陈心洁
赵志豪
机构
远东资信评估有限公司
首都经济贸易大学统计学院
首都师范大学数学科学学院
出处
《系统科学与数学》
CSCD
北大核心
2020年第7期1297-1324,共28页
基金
国家自然科学基金(11971323)
首都师范大学科技创新服务能力建设-基本科研业务费(科研类)资助课题。
文摘
高维数据的模型选择是当今统计学研究的一个热点问题,但关于高维纵向数据方面的模型平均却少见研究,文章提出了一种利用删组交叉验证准则对高维纵向数据进行模型平均估计的方法,在最小化预测残差意义下,以删组交叉验证为准则,证明了其渐近最优性,并通过模拟研究表明,该模型平均方法在估计效果上要优于其它一些传统的模型选择和平均方法.
关键词
模型平均
删组估计
高维纵向数据
渐近最优性
Keywords
Model-averaging
leave
-
subject
-out
estimation
high-dimensional
longitudinal
data
asymptotic
optimality
分类号
O212.1 [理学—概率论与数理统计]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
高维纵向数据的模型平均估计
陈心洁
赵志豪
《系统科学与数学》
CSCD
北大核心
2020
2
原文传递
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