苏、岳;Mwanakatwe，P.K。 基于自举样本增强机制的Tobit回归模型的模型选择准则的比较研究。 （英语） Zbl 07493357号 J.统计计算。模拟 91，第7期，1415-1440（2021）. 摘要：统计回归技术是探索随机现象产生机制的重要数据拟合工具。因此，模型选择技术变得越来越重要。同时，当样本容量不足时，期望对模型选择进行可靠的统计推断时，基于bootstrap的样本增强机制变得不可或缺。本文通过密集的蒙特卡罗模拟实验，比较了基于bootstrap的模型选择准则在Tobit回归模型上的模型选择性能。仿真实验表明，根据不同的自举样本增强机制，通过增加科学计算成本，可以充分补偿推荐的基于自举的模型选择准则的模型识别风险。采用推荐的基于bootstrap的模型选择准则来拟合保真度数据集。 MSC公司： 62至XX 统计 关键词：托比特回归模型;型号选择;信息标准;重复取样;变量选择 软件：澳大利亚能源监管局;审查注册;对 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{Y.Su}和\textit{P.K.Mwanakatwe}，J.统计计算。模拟91，编号7，1415--1440（2021；Zbl 07493357） 全文： 内政部 参考文献： [1] Kullback，S。；莱布勒，拉脱维亚。，关于信息和充分性，《数学统计年鉴》，22，1，79-86（1951）·Zbl 0042.38403号 [2] Akaike，H.信息理论作为最大似然原理的延伸。第二届信息理论国际研讨会论文集；1973. ·Zbl 0283.62006号 [3] 比伦斯，HJ。信息标准和模型选择。手稿。宾夕法尼亚州立大学；2004 [4] Schwarz，G.，估算模型的维数，Ann Stat Inst Math Stat，6，2，461-464（1978）·Zbl 0379.62005年 [5] 汉南，EJ；Quinn，BG.，《自回归顺序的确定》，J R Stat Soc Ser B Methodol，41，2，190-195（1979）·Zbl 0408.62076号 [6] Sugiura，N.，《利用Akaike信息准则和有限修正对数据进行进一步分析》，Comm Statist Theory Methods，7，1，13-26（1978）·Zbl 0382.62060号 [7] 赫尔维奇，CM；Tsai，CL.，小样本中的回归和时间序列模型选择，Biometrika，76，2，297-307（1989）·Zbl 0669.62085号 [8] Efron，B.，《Bootstrap方法：折刀的另一种视角》，《Ann Stat》，第7、1、1-26页（1979年）·Zbl 0406.62024号 [9] Efron，B.，估计预测规则的错误率：交叉验证的改进，J Amer Statist Assoc，78，382，316-331（1983）·Zbl 0543.62079号 [10] 埃夫隆，B。；Tibshirani，R.，标准误差、置信区间和其他统计准确性度量的Bootstrap方法，《统计科学》，154-75（1986）·Zbl 0587.62082号 [11] Ishiguro，M.，WIC：无估计信息标准，研究备忘录，Inst Stat Math，410，1-22（1991） [12] 石黑浩，M。；Sakamoto，Y。；Kitagawa，G.，Bootstrapping log似然和eic，AIC的扩展，Ann Inst Stat Math，49，3，411-434（1997）·兹比尔0935.62033 [13] Shibata，R.，用于模型选择的Kullback-Leibler信息的Bootstrap估计，中央统计局，375-394（1997）·Zbl 0926.62031号 [14] 埃夫隆，B。；Tibshirani，R.，《交叉验证的改进：.632+引导法》，J Amer Statist Assoc，92，438，548-560（1997）·Zbl 0887.62044号 [15] Pan，W.，小样本模型选择的自举可能性，J Comput Graph Stat，8，4，687-698（1999） [16] JE卡瓦诺；Shumway，RH.，用于州空间模型选择的AIC自举变体，《统计中国》，473-496（1997）·Zbl 0926.62077号 [17] 尚，JF；Cavanaugh，JE.，混合模型选择的Akaike信息标准的Bootstrap变体，计算统计数据分析，52，4，2004-2021（2008）·Zbl 1452.62512号 [18] 阿拉斯加州Seghouane。，线性回归模型AIC的渐近自举校正，信号处理，90，1，217-224（2010）·Zbl 1177.94071号 [19] 拜耳，FM；Cribari-Neto，F.，基于Bootstrap的贝塔回归模型选择标准，Test，24，4，776-795（2015）·Zbl 1329.62347号 [20] WE斯特劳德曼；莱曼，EL；Holmes，SP.，《大样本理论的要素》（1998），纽约（NY）：纽约州斯普林格（Springer） [21] Tobin，J.，《有限因变量关系的估计》，《经济与社会杂志》，第0期，第24-36页（1958年）·Zbl 0088.36607号 [22] Amemiya，T.，因变量被截断为正态时的回归分析，经济：经济社会杂志JSTOR，997-1016（1973）·Zbl 0282.62061号 [23] Efron，B.折刀、引导和其他重采样计划；1982. ·Zbl 0496.62036号 [24] Hall，P.，The bootstrap and edgeworth expansion（1992），纽约（NY）：纽约州斯普林格·弗拉格（Springer-Verlag）·Zbl 0744.62026号 [25] R开发核心团队。R： 用于统计计算的语言和环境。2010年。可从以下网址获得：http://www.R-project.org网站 [26] 华盛顿州格林。，计量经济学分析（2003年），上鞍河（新泽西州）：普伦蒂斯·霍尔，上鞍河流（新泽西） [27] Kleiber，C，Zeileis，A.AER：应用计量经济学与R.R包版本1.2-7。2019年。有效期至：http://CRAN.R-project.org/package=AER [28] Henningsen，A.使用censReg包估计r中的删失回归模型；2010 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。