×

基于偏差修正的Kullback-Leibler距离准则的随机缺失协变量模型选择。 (英语) Zbl 07422728号

小结:在(X)随机缺失的情况下,考虑了给定协变量向量((X,Z))的响应变量(Y)的条件概率函数的模型选择问题。并提出了两种新的模型选择准则。结果表明,根据这两个准则进行的模型选择是一致的,与所选模型相对应的总体参数估计也是一致的和渐近正态的。对所提出的两个准则的有限样本性能进行了广泛的仿真研究,并与一些相关的模型选择策略进行了彻底的比较。此外,给出了两个实际数据分析,以说明所提出的两个标准的实际应用。

MSC公司:

62至XX 统计

软件:

阈值实验室
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
全文: 内政部

参考文献:

[1] Akaike,H.,《信息理论与最大似然原理的扩展》(Petrov,B.N.;Csaíki,F.,第二届信息理论国际研讨会(1973),Akademiai Kiadó:Akademiai KiadoóBudapest),267-281·Zbl 0283.62006号
[2] 邦德尔·H·D。;克里希纳。;Ghosh,S.K.,线性混合效应模型中固定和随机效应的联合变量选择,生物统计学,66,4,1069-1077(2010)·Zbl 1233.62134号
[3] 陈,J。;Sitter,R.,《在复杂调查中有效使用辅助信息的伪经验似然法》,Statist。Sinica,9,2,385-406(1999)·兹比尔0930.62005
[4] Claeskens,G。;Hjort,N.L.,聚焦信息标准,J.Amer。统计师。协会,98,464,900-916(2003)·Zbl 1045.62003号
[5] Claeskens,G。;Hjort,N.L.,模型选择和模型平均(2008),剑桥大学出版社:剑桥大学出版社,英国剑桥·Zbl 1166.62001号
[6] Claeskens,G。;Pircalabelu,E。;Waldorp,L.,《通过聚焦信息标准构建图形模型》,(《高维预测建模与随机学习》(2015),施普林格出版社),55-78
[7] Dempster,A.P。;新墨西哥州莱尔德。;Rubin,D.B.,《通过EM算法从不完整数据中获得最大似然》,J.R.Stat.Soc.Ser。B方法。,39, 1, 1-38 (1977) ·Zbl 0364.62022号
[8] M.C.多诺霍。;翻盖机,R。;Xu,R。;Vaida,F.,广义线性和比例风险混合模型下的条件Akaike信息,Biometrika,98,3,685-700(2011)·Zbl 1231.62138号
[9] 方,F。;Shao,J.,不可忽视的无反应模型选择,生物统计学,103,1,1-14(2016)
[10] 古里鲁,C。;Monfort,A.,《统计与计量经济模型》,第2卷(1995年),剑桥大学出版社·Zbl 0870.62088号
[11] 易卜拉欣,J.G。;朱,H。;Tang,N.,使用EM算法的缺失数据问题的模型选择标准,J.Amer。统计师。协会,1034841648-1658(2008)·Zbl 1286.62082号
[12] Jansen,M.,稀疏条件下变量选择的信息标准,Biometrika,101,1,37-55(2014)·Zbl 1400.62042号
[13] Jansen,M。;马尔法特,M。;Bulthel,A.,小波阈值的广义交叉验证,信号处理。,56, 1, 33-44 (1997) ·Zbl 0892.94002号
[14] 姜杰。;Nguyen,T。;Rao,J.S.,《E-MS算法:不完全数据的模型选择》,J.Amer。统计师。协会,110,511,1136-1147(2015)·Zbl 1377.62078号
[15] Konishi,S。;Kitagawa,G.,《信息标准和统计建模》(2008),施普林格科学与商业媒体·Zbl 1172.62003年
[16] Little,R.J.A。;鲁宾,D.B.,《缺失数据的统计分析》(2002),威利:新泽西州威利霍博肯·Zbl 1011.62004号
[17] Mallows,C.L.,关于(C_p)的一些评论,技术计量学,15,4,661-675(1973)·Zbl 0269.62061号
[18] 纽伊,W.K。;Mcfadden,D.,第36章大样本估计和假设检验,Handb。经济。,4, 05, 2111-2245 (1994)
[19] 莱利,M。;Pepe,M.S.,回归模型中缺失和辅助协变量数据的平均得分法,Biometrika,82,2,299-314(1995)·Zbl 0828.62097号
[20] Saefken,B。;Kneib,T。;van Waveren,C.S。;Greven,S.,广义线性混合模型中条件Akaike信息估计的统一方法,Electron。J.Stat.,8,1,201-225(2014)·Zbl 1282.62168号
[21] Schwarz,G.,估算模型的维数,Ann.Statist。,6, 2, 461-464 (1978) ·Zbl 0379.62005年
[22] Shibata,R.,估计线性过程参数的模型阶的渐近有效选择,Ann.Statist。,8, 1, 147-164 (1980) ·Zbl 0425.62069号
[23] Shimodaira,H.,《从部分观测数据中选择模型的新标准》(selecting models from data,Vol.89(1994),Springer),21-29·Zbl 0828.62004号
[24] Sin,C.-Y。;White,H.,选择可能错误的参数模型的信息标准,《计量经济学杂志》,71,1-2,207-225(1996)·Zbl 0843.62089号
[25] Vaida,F。;Blanchard,S.,《混合效应模型的条件Akaike信息》,Biometrika,92,2,351-370(2005)·Zbl 1094.62077号
[26] Van der Vaart,A.W.,《渐近统计》,第3卷(2000年),剑桥大学出版社·Zbl 0943.6202号
[27] 王,Q。;Rao,J.,《缺失数据线性模型中基于经验似然推理》,Scand。《统计杂志》,29,3,563-576(2002)·兹比尔1035.62067
[28] White,H.,错误指定模型的最大似然估计,《计量经济学》,1-25(1982)·Zbl 0478.62088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。