赵尚伟;廖军;于大雷 岭回归中的模型平均估计及其大样本性质。 （英语） Zbl 1461.62127号 统计Pap。 61，第4期，1719-1739（2020）. 摘要：在线性回归中，当协变量高度共线时，岭回归已成为标准处理方法。岭参数的选择在岭回归中起着关键作用。在本文中，我们考虑了一种模型平均方法，将多个岭估计量与不同的岭参数结合起来，而不是以单个岭参数结束，其中，随着样本量的增加，（M_n）可以趋于无穷大。我们证明，当正确指定拟合模型时，得到的模型平均估计量是（n^{1/2}）一致的。当拟合模型指定错误时，也严格地建立了模型平均估计量的渐近最优性。中国少数民族地区城市化水平的模拟研究和案例研究结果证明了模型平均法的有效性。 引用于2文件 MSC公司： 62J07型 岭回归；收缩估计器（拉索） 2012年12月62日 参数估计量的渐近性质 关键词：渐近最优性;一致性;异方差;模型平均值;岭回归 软件：AS 223标准 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{S.Zhao}等人，Stat.Pap。61，第4号，1719-1739（2020；Zbl 1461.62127） 全文： 内政部 参考文献： [1] 巴克兰，ST；KP伯纳姆；NH Augustin，《模型选择：推理的一个组成部分》，《生物统计学》，第53期，第603-618页（1997年）·Zbl 0885.62118号 ·doi:10.2307/2533961 [2] 陈，X。；邹，G。；Zhang，X.，线性混合效应模型的频点模型平均，Front Math China，8497-515（2013）·Zbl 1273.62154号 ·文件编号：10.1007/s11464-012-0254-x [3] Claeskens，G。；克劳克斯，C。；van Kerckhoven，J.，使用以预测为中心的信息标准进行逻辑回归的变量选择，生物统计学，62972-979（2006）·Zbl 1116.62073号 ·文件编号：10.1111/j.1541-0420.2006.00567.x [4] Clue，E。；葡萄藤，P。；De Iorio，M.，遗传数据岭回归的显著性检验，BMC Bioninform，12，372（2011）·doi:10.1186/1471-2105-12-372 [5] Dempster，A。；Schatzoff，M。；Wermuth，N.，《普通最小二乘法替代方案的模拟研究》，美国统计协会杂志，70，77-106（1975）·Zbl 0366.62086号 [6] CJ弗林；赫尔维奇，CM；Simonoff，JS，错误指定模型惩罚似然估计中正则化参数选择的效率，美国统计协会，108，1031-1043（2013）·Zbl 06224985号 ·doi:10.1080/01621459.2013.801775 [7] 高，Y。；张，X。；王，S。；邹，G.，基于离开-主题交叉验证的模型平均，《经济学杂志》，192139-151（2016）·Zbl 1419.62084号 ·doi:10.1016/j.jeconom.2015.07.006 [8] Ghosh，S。；袁，Z.，一种改进的logistic回归模型平均方案，J Multivar Ana，1001670-1681（2009）·Zbl 1163.62029号 ·doi:10.1016/j.jmva.2009.01.006 [9] Golub，G。；希思，M。；Wahba，G.，《广义交叉验证作为选择良好岭参数的方法》，《技术计量学》，21，215-223（1979）·Zbl 0461.62059号 ·doi:10.1080/00401706.1979.10489751 [10] Hansen，BE，最小二乘模型平均，《计量经济学》，75，1175-1189（2007）·Zbl 1133.91051号 ·doi:10.1111/j.1468-0262.200700785.x [11] 比利时汉森；Racine，J.，Jacknife模型平均值，J Econ，167，38-46（2012）·Zbl 1441.62721号 ·doi:10.1016/j.jeconom.2011.06.019 [12] Hoerl，A。；Kennard，R.，岭回归，非正交问题的有偏估计，技术计量学，12，55-67（1970）·Zbl 0202.17205号 ·网址：10.1080/00401706.1970.10488634 [13] Lee，T.，Algorithm as 223:最优岭参数选择，J R Stat Soc C，36，112-118（1987）·兹比尔0613.62092 [14] 梁，G。；Barron，AR，《信息理论与混合最小二乘回归》，IEEE Trans-Inf theory，52，3396-3410（2006）·Zbl 1309.94051号 ·doi:10.1109/TIT.2006.878172 [15] 刘，Q。；Okui，R.，异方差稳健Cp模型平均，《经济学杂志》，第16期，第463-472页（2013年）·Zbl 1521.62117号 [16] 卢，X。；Su，L.，分位数回归的刀切模型平均，J Econ，188，40-58（2015）·Zbl 1337.62080号 ·doi:10.1016/j.econom.2014.11.005 [17] 马格纳斯，J。；De Luca，G.，加权平均最小二乘法（WALS），一项调查，《经济调查杂志》，30，117-148（2016）·doi:10.1111/joes.12094 [18] Moral-Benito，E.，《经济学中的模型平均：概述》，《经济学杂志》，29，46-75（2015） [19] Nordberg，L.，《线性回归中确定良好岭参数的程序》，《公共统计模拟计算》，第11期，第285-309页（1982年）·Zbl 0514.62078号 ·doi:10.1080/03610918208812264 [20] Rao，CR，线性统计推断及其应用（1973），纽约：威利出版社，纽约·Zbl 0256.6202号 ·数字对象标识代码：10.1002/9780470316436 [21] Schomaker，M.，收缩平均估计，Stat Pap，53，4，1015-1034（2012）·Zbl 1254.62082号 ·doi:10.1007/s00362-011-0405-2 [22] Schomaker，M。；万，ATK；Heumann，C.，《缺少观测值的频繁模型平均法》，《计算统计数据分析》，54，3336-3347（2010）·Zbl 1284.62063号 ·doi:10.1016/j.csda.2009.07.023 [23] 万，ATK；张，X。；Zou，G.，用Mallows准则进行最小二乘模型平均，J Econ，156，277-283（2010）·Zbl 1431.62291号 ·doi:10.1016/j.jeconom.2009.10.030 [24] Wang，H。；张，X。；Zou，G.，《频繁模型平均估计：综述》，《系统科学综合体杂志》，22732-748（2009）·Zbl 1300.93164号 ·doi:10.1007/s11424-009-9198-y [25] Yu，Y。；瑟斯顿，S。；豪泽，R。；Liang，H.，部分线性单指数模型的模型平均程序，J Stat Plan Inference，143，2160-2170（2013）·Zbl 1278.62112号 ·doi:10.1016/j.jspi.2013.05.002 [26] 袁，Z。；Yang，Y.，组合线性回归模型：何时以及如何？，美国统计协会杂志，1001202-1214（2005）·Zbl 1117.62454号 ·doi:10.1198/01621450000000088 [27] Zhang，X.，模型平均估计值的一致性，《经济快报》，130120-123（2015）·Zbl 1321.62022号 ·doi:10.1016/j.econlet.2015.03.017 [28] 张，X。；Liang，H.，广义可加部分线性模型的聚焦信息准则和模型平均，Ann Stat，39，174-200（2011）·Zbl 1209.62088号 ·doi:10.1214/10-AOS832 [29] Zhang X，Wang W（2017）部分线性模型的最优模型平均估计。Stat Sin（即将推出） [30] 张，X。；万，ATK；Zhou，SZ，具有非零阈值的托比特模型中的聚焦信息标准、模型选择和模型平均，《釜山经济统计》，30132-142（2012）·doi:10.1198/jbes.2011.10075 [31] 张，X。；Wan，A。；Zou，G.，具有相关数据的模型中采用折刀标准的模型平均，《经济杂志》，174，82-94（2013）·Zbl 1283.62059号 ·doi:10.1016/j.jeconom.2013.01.004 [32] 张，X。；邹，G。；Liang，H.，线性混合效应模型中的模型平均和权重选择，Biometrika，101，205-218（2014）·Zbl 1285.62077号 ·doi:10.1093/biomet/ast052 [33] 张，X。；邹，G。；Carroll，R.，基于Kullback-Leibler距离的模型平均，Stat Sin，251583-1598（2015）·Zbl 1377.62089号 此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配，可能包含数据转换错误。在某些情况下，zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献，而不要求完整或完全匹配。