联合广义线性模型中的变量选择(英文)

被引：13

作者：

王大荣 ^{[1
,2
]}

张忠占 ^{[1
]}

机构：

[1] 北京工业大学应用数理学院

[2] 北京工业大学实验学院

来源：

关键词：

Akaike信息准则; 变量选择; 联合广义线性模型; 扩展拟似然; Kullback-Leibler信息量;

D O I：

暂无

中图分类号：

O212 [数理统计];

学科分类号：

摘要：

在联合广义线性模型中,均值和散度参数都被赋予了广义线性模型的结构,本文主要考虑该模型的变量选择问题,文章利用扩展拟似然函数,提出了一个适用于联合广义线性模型的新的变量选择准则(EAIC),该准则是Akaike信息准则的推广,论文通过模拟研究和一个实例分析验证了该准则的效果。

引用

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页数：12

共 4 条