【摘 要】
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当有很多候选模型并且不确定使用哪个模型时,模型平均是一种值得采用的方法.相对于单个模型,模型平均通常能够提高预测精度.文章提出了高维泊松回归的模型平均方法,证明了其
【机 构】
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广东金融学院信用管理系,中央民族大学理学院
【基金项目】
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教育部人文社会科学研究青年基金项目(15YJC630013,17YJC910011);中央民族大学自主科研项目青年学术团队引领计划(2017MDYL21);青年教师科研能力培育项目(2017QNPY34)资助课题
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当有很多候选模型并且不确定使用哪个模型时,模型平均是一种值得采用的方法.相对于单个模型,模型平均通常能够提高预测精度.文章提出了高维泊松回归的模型平均方法,证明了其最优性质,并通过数值模拟发现该方法能够提高计数变量的预测精度.同时,考虑到高维数据下,候选模型过多的问题,文章也提出了一种新的模型筛选方法:基于最小角回归(LARS)的LASSO(或ALASSO)修正算法的模型筛选方法.该种方法,可以大大减少计算负担.数值模拟也显示了该方法有很好的表现.
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