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松下县苏加泽；川崎由纪夫；高利·桑卡尔·达塔

在小面积估计中观察到最佳选择性预测。 （英语） Zbl 1422.62244号

《多元分析杂志》。 173, 383-392 (2019).
小结：在小面积估计方法中，选择合适的协变量和所选模型中的估计通常是分开考虑的。在本文中，我们同时考虑变量选择和估计，以最小化小面积平均值估计的总均方预测误差（MSPE）。导出的方法，我们称之为观测最佳选择预测（OBSP），可以视为Jiang等人（2011）观测最佳预测（OBP）方法的扩展。当真实模型包含在最大模型中时，得到的OBSP估计是一致的。基于渐近结果，我们应用参数自举方法导出了MSPE的估计量。通过仿真实验，我们研究了OBSP和OBP的有限样本性能，其中变量选择是使用AIC和BIC进行的，OBP使用所有协变量。例如，我们将OBSP应用于日本调查数据。

引用于1文件

MSC公司：

62J05型 线性回归；混合模型
62E20型 统计学中的渐近分布理论

关键词：

引导数据库；Fay-Herriot模型；均方预测误差；型号选择；无偏风险估计
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{S.Sugasawa}等人，《多元分析杂志》。173383--392（2019年；Zbl 1422.62244）
全文： DOI程序

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