本文選題：信息準(zhǔn)則　切入點(diǎn)：聚類分析　出處：《山東理工大學(xué)》2017年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：模型選擇方法和模型平均方法是目前統(tǒng)計學(xué)界研究的前沿問題,這兩種方法具有非常廣闊的應(yīng)用前景,因而也具有非常重要的研究意義。模型選擇方法與模型平均方法提出的時間都比較早,并且自提出以來一直受到學(xué)者們的關(guān)注,但是由于種種原因,有關(guān)這兩種方法的相關(guān)研究一直進(jìn)展比較緩慢。相比較而言,模型選擇方法的相關(guān)理論研究比較完善,模型平均方法的相關(guān)研究則比較少。模型選擇和模型平均涉及非常廣泛的研究領(lǐng)域,在統(tǒng)計學(xué)理論及許多學(xué)科中都有切實(shí)應(yīng)用。隨著社會和科技的不斷進(jìn)步,有關(guān)模型選擇和模型平均方法的研究在不斷深入與發(fā)展,研究學(xué)者們也在不斷對兩種方法進(jìn)行充實(shí)與改進(jìn)。熟練掌握并運(yùn)用統(tǒng)計學(xué)中的模型選擇和模型平均兩種方法可以使我們更加容易地選擇出準(zhǔn)確的統(tǒng)計模型。本文主要研究了模型選擇和模型平均方法的相關(guān)問題。在模型選擇方面主要研究了兩方面內(nèi)容:第一個內(nèi)容是將模型選擇中的相關(guān)信息準(zhǔn)則與多元統(tǒng)計學(xué)中的聚類分析方法相結(jié)合,尋找出一種新的聚類方法;另一個內(nèi)容是將模型選擇中的準(zhǔn)則函數(shù)應(yīng)用到Poisson回歸模型中,找到Poisson回歸模型的最佳模型選擇方法,并通過案例分析了準(zhǔn)則函數(shù)在Poisson回歸模型中的具體應(yīng)用。在模型平均方面,主要是基于信息準(zhǔn)則創(chuàng)新了模型平均中的組合預(yù)測權(quán)重問題,提出一種新的模型平均方法,并通過對我國GDP進(jìn)行組合預(yù)測分析,驗(yàn)證了新方法的有效性。
[Abstract]:The model selection method and the model average method are the frontier problems in the field of statistics at present. These two methods have a very broad application prospect. The model selection method and the model average method have been put forward earlier, and have been concerned by scholars since they were put forward, but for a variety of reasons, The research on the two methods has been relatively slow. In comparison, the theoretical research on the model selection method is relatively perfect. Model selection and model average involve a wide range of research fields and have practical applications in statistical theory and many disciplines. With the development of society and science and technology, The research on model selection and model averaging method is being deepened and developed. The researchers are constantly enriching and improving the two methods. Mastering and using the two methods of model selection and model averaging in statistics can make it easier for us to select accurate statistical models. This paper mainly studies the related problems of model selection and model averaging. In model selection, it mainly studies two aspects: the first is to combine the relevant information criterion in model selection with the clustering analysis method in multivariate statistics. A new clustering method is found, and the criterion function in model selection is applied to Poisson regression model to find the best model selection method for Poisson regression model. The concrete application of criterion function in Poisson regression model is analyzed through a case study. In terms of model average, the combination prediction weight problem in model average is innovated based on information criterion, and a new model averaging method is proposed. The effectiveness of the new method is verified by the combination prediction analysis of GDP in China.
【學(xué)位授予單位】：山東理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：F224;F124

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：1627802