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约瑟夫·卡瓦诺（Joseph E.Cavanaugh）。

基于Kullback对称发散的大样本模型选择准则。 （英语） Zbl 0955.62012号

统计概率。莱特。 42，第4期，333-343（1999）.
小结：Akaike信息标准AIC是一个广为人知且广泛使用的统计模型选择工具。AIC是真实模型和拟合近似模型之间Kullback定向散度变量的渐近无偏估计量。定向散度是两个统计模型之间的不对称分离度量，这意味着可以通过颠倒两个模型在度量定义中的作用来获得交替的定向散度。两个定向发散的和是Kullback的对称发散。由于对称散度将信息结合在两个相关但不同的度量中，因此它可以作为模型差异的量度，可以说它比其任何一个单独的分量都更敏感。
基于这种动机，我们提出了一个模型选择准则，该准则用作真实模型和拟合近似模型之间对称散度变量的渐近无偏估计。我们在模拟研究中检查了该准则相对于其他已知准则的性能。

引用于1审查
引用于26文件

MSC公司：

62B10型 信息理论主题的统计方面

关键词：

I-发散;J散度;Kullback-Leibler信息;相对熵;仿真;Akaike信息准则;AIC公司
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\textit{J.E.Cavanaugh}，Stat.Probab公司。莱特。42，第4号，333--343（1999；Zbl 0955.62012）
全文： 内政部

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