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阿尼卡·巴赫霍尔茨；诺伯特·霍兰德；威利·索尔布雷

关于用两步bootstrap模型平均法导出的预测因子的性质——线性回归模型中的模拟研究。 （英语） Zbl 1452.62038号

计算。统计数据分析。 52，第5期，2778-2793（2008）.
摘要：在模型选择的许多应用中，有大量的解释变量，因此有大量的候选模型。选择一个单一模型进行进一步推断会忽略模型选择的不确定性。通常几个模型都能很好地拟合数据。然而，这些模型可能因所包含的变量而异，并可能导致不同的预测。为了考虑模型选择的不确定性，提出了模型平均程序。最近，提出了一种扩展的两步bootstrap模型平均方法。该方法的第一步是筛选步骤。它旨在消除对结果影响微乎其微的变量。在第二步中，在bootstrap模型平均中考虑其余变量。进行了大规模的仿真研究，比较了自举模型平均、全模型、使用Akaike和Bayes信息准则的后向消去以及自举样本中选择概率最高的模型的MSE和覆盖率。在一个数据示例中，还将这些方法与贝叶斯模型平均法进行了比较。最后，对预测模型的发展提出了一些建议。

引用于10文件

MSC公司：

62-08 统计问题的计算方法
62J05型 线性回归；混合模型
2015年1月62日 贝叶斯推断
62B10型 信息理论主题的统计方面
第62页第10页 统计学在生物学和医学中的应用；元分析

关键词：

引导数据库；模型平均值；模型选择不确定性；线性回归；可变筛选

软件：

BMA公司
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{A.Buchholz}等人，计算。统计数据分析。52，第5号，2778--2793（2008；Zbl 1452.62038）
全文： 内政部

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