远东理论统计杂志
第25卷第1期第51-72页(2008年5月)
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基于蒙特卡洛模拟和交叉验证的选择标准在混合模型中
尚俊峰(美国)
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摘要: 在混合建模框架中,采用蒙特卡罗模拟和交叉验证分别开发了“改进”的Akaike信息准则AICi和预测发散准则PDC,用于模型选择。在仿真研究中研究了准则的选择和估计性能。我们的仿真结果表明,PDC在选择合适的混合模型作为选择标准方面优于AIC和AICi,AICi在估计真实模型和拟合候选模型之间的Kullback-Leibler差异方面的偏差小于AIC和PDC。 |
关键词和短语:Akaike信息准则(AIC)、改进AIC(AICi)、预测发散准则(PDC)、Kullback-Leibler差异。 |
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