通過交叉驗證準則選擇線性模型
本文關(guān)鍵詞：大氣污染與哮喘急診量關(guān)系的統(tǒng)計研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。
《東南大學》 2006年
通過交叉驗證準則選擇線性模型
聞斌
【摘要】：在多元線性回歸模型(變量)選擇的研究中，形成了許多有效的方法，如C_p準則，，Akaike(1974)的信息準則(AIC)，Bayes信息準則(BIC)，φ準則，交叉驗證準則；因為它們所選擇的懲罰函數(shù)是固定的，當然，使用固定的懲罰函數(shù)可能在某一情況下表現(xiàn)很好，但在其他情況下表現(xiàn)不一定會好；所以懲罰函數(shù)的選擇直接到模型選擇準則的表現(xiàn)好壞；從而需要找到一個基于數(shù)據(jù)的懲罰函數(shù)，這樣模型選擇準則就會有很好的表現(xiàn)，Rao and Wu(1989)首次提出了基于數(shù)據(jù)的懲罰函數(shù)并應(yīng)用到多元線性回歸的模型選擇問題，本文是基于Rao and Wu(1989)的論文并對其方法作了些改進，考慮建立在交叉驗證準則基礎(chǔ)上線性回歸模型的選擇問題。我們對原來的交叉驗證準則進行改進，通過增加懲罰函數(shù)來解決交叉驗證過程中模型過度擬合問題，從而提出一個新的模型選擇準則。在一定的假設(shè)條件下，新準則確定的模型具有強相合性并且在樣本容量充分大時能得到最小真實模型。從Monte Carlo模擬實驗可以看出，我們提出的基于數(shù)據(jù)的懲罰函數(shù)的模型選擇準則比選用固定的懲罰函數(shù)的模型選擇準則效果更好，并且在小樣本時表現(xiàn)很好。
【關(guān)鍵詞】：
【學位授予單位】：東南大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2006
【分類號】：O211
【目錄】：
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本文編號：173775
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