迈克尔·斯科马克;克里斯蒂安·休曼 多重插补后的模型选择和模型平均。 （英文） Zbl 1471.62181号 计算。统计数据分析。 71, 758-770 (2014). 摘要：模型选择和模型平均是应用研究中获得实用模型的两项重要技术。然而，众所周知，当选择过程的随机性被忽略，并且估计值、标准误差和置信区间被计算出来时，就好像所选模型是已知的一样，会出现许多复杂的问题，特别是在模型选择的背景下先验的虽然模型平均旨在通过组合一组模型的估计值来纳入与模型选择过程相关的不确定性，但对于适当的解释和置信区间的构建仍存在一些争议。由于缺少数据，这些问题变得更加复杂，目前尚不完全清楚如何继续。为了处理这种情况，提出了一个在缺失数据背景下进行模型选择和模型平均的框架。重点在于将多重插补作为一种处理缺失的策略：与模型平均相结合的结果旨在纳入与模型选择和插补过程相关的不确定性。此外，还评估了引导作为我们框架的灵活扩展的性能。蒙特卡罗模拟用于揭示线性回归模型背景下拟议估计量的性质。我们的方法的实际意义通过最近一项关于肺结核痰培养转化的生存研究来说明。 引用于1审查引用于9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 62D10号 缺少数据 10层62层 点估计 关键词：Akaike信息准则;引导数据库;频率模型平均;线性回归;缺少数据;生存分析 软件：MAMI公司;连接线;BMA公司;阿梅利亚;连接线 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{M.Schomaker}和\textit{C.Heumann}，计算。统计数据分析。71、758--770（2014；Zbl 1471.62181） 全文： 内政部 参考文献： [1] Akaike，H.，1973年。《信息理论与最大似然原理的扩展》，载《第二届布达佩斯信息理论国际研讨会论文集》，第267-281页·Zbl 0283.62006号 [2] 巴克兰，S.T。；Burnham，K.P。；新罕布什尔州奥古斯丁，《模型选择：推理的一个组成部分》，《生物统计学》，第53期，第603-618页，（1997年）·Zbl 0885.62118号 [3] 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