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托马斯·古宁;格尔达·克莱斯肯斯

高维聚焦信息标准。 （英语） Zbl 1421.62068号

扫描。J.统计。 45，第1号，34-61（2018）.
在本文中，焦点信息标准（FIC）由介绍G.克莱肯斯和N.L.Hjort公司【《美国统计协会期刊》98，第464、900–945号（2003年；Zbl 1045.62003号)]对于低维似然模型，将其推广到可能具有比样本大小更多参数的高维回归设置。在这个框架中，当考虑的子模型是低维的时，提供了FIC的替代公式，而在高维子模型的情况下，遵循以下思想S.van de Geer先生等【Ann.Stat.42，No.3，1166–1202（2014；Zbl 1305.62259号)],A.爪哇马尔和A.蒙塔纳里[J.Mach.Learn.Res.152869-2909（2014，Zbl 1319.62145号)]和C.-H.张和S.S.张[J.R.Stat.Soc.，Ser.B，Stat.Methodol.76，No.1，217–242（2014；Zbl 1411.62196号)]导出了一个解扩估计量，它可以解释为OLS估计量的推广。在此基础上，还导出了焦点估计器的均方误差。随后，一项模拟研究评估了高维FIC的好处，而FIC程序则以R包hdi中的实际数据集核黄素为例进行了说明[L.梅耶等，hdi：高维推理。R包版本0.1-2，http://www.swmath.org/software/22818]. 总之，据我所知，本文是第一篇获得高维数据的FIC的文章，其中允许参数长度增长甚至超过样本大小，并可能为其他应用和估计方法提供方法。
审核人：阿波斯托洛斯·巴西迪斯（约阿尼纳）

引用于三文件

MSC公司：

62甲12 多元分析中的估计
62J05型 线性回归；混合模型
62B10型 信息理论主题的统计方面
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：

集中信息准则;高维数据;变量选择;去噪估计器

引文：

Zbl 1045.62003号;Zbl 1305.62259号;Zbl 1319.62145号;Zbl 1411.62196号

软件：

R（右）;高密度指数;选择性推理
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{T.Gueuning}和\textit{G.Claeskens}，扫描。J.Stat.45，No.1，34--61（2018；Zbl 1421.62068）
全文： 内政部 链接

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