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广义加权线性模型选择的重对数律和强相合性
被引量：
1
1
作者
杨晓伟
刘相国
+1 位作者
陶有田
刘倩倩
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2021年第4期53-58,共6页
在温和条件下,针对具有独立响应变量广义加权线性模型参数的极大似然估计,文章研究了其重对数律(LIL)及模型选择的强相合性。应用LIL推导了经验似然函数与真实似然函数之差的渐近界限;同时利用构建的LIL证明了基于模型选择准则惩罚对数...
在温和条件下,针对具有独立响应变量广义加权线性模型参数的极大似然估计,文章研究了其重对数律(LIL)及模型选择的强相合性。应用LIL推导了经验似然函数与真实似然函数之差的渐近界限;同时利用构建的LIL证明了基于模型选择准则惩罚对数似然的强相合性。给定某些正则条件,证明了惩罚项随模型维数增加且其阶数高于O(log log n)而低于O(n)时,模型选择准则几乎必然选择最简单正确模型。
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关键词
广义加权线性模型
重对数律
模型
选择
极大似然估计
强相合性
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题名
广义加权线性模型选择的重对数律和强相合性
被引量：
1
1
作者
杨晓伟
刘相国
陶有田
刘倩倩
机构
巢湖学院数学与统计学院
出处
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2021年第4期53-58,共6页
基金
国家自然科学基金资助项目(11861017)
高校优秀青年人才支持计划项目(gxyq2019082)
+1 种基金
巢湖学院科学研究项目(XLY-201906)
巢湖学院教学质量工程项目(ch18jxyj42,ch19yykc21)
文摘
在温和条件下,针对具有独立响应变量广义加权线性模型参数的极大似然估计,文章研究了其重对数律(LIL)及模型选择的强相合性。应用LIL推导了经验似然函数与真实似然函数之差的渐近界限;同时利用构建的LIL证明了基于模型选择准则惩罚对数似然的强相合性。给定某些正则条件,证明了惩罚项随模型维数增加且其阶数高于O(log log n)而低于O(n)时,模型选择准则几乎必然选择最简单正确模型。
关键词
广义加权线性模型
重对数律
模型
选择
极大似然估计
强相合性
Keywords
generalized weighted linear model
law of iterated logarithm
model selection
maximum likelihood estimation
strong consistency
分类号
O212.1 [理学—概率论与数理统计]
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作者
出处
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被引量
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1
广义加权线性模型选择的重对数律和强相合性
杨晓伟
刘相国
陶有田
刘倩倩
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2021
1
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