【摘 要】
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对于多元线性回归模型来说,模型选择方法可以提高模型的解释性.尽管已经提出了许多方法,但在实际中经常采用的是经典方法,即:AIC,BIC,Cp及其变体.经验表明,经典方法不适用于高维情况,AIC和KIC在样本数较大时是不相合的,但BIC,C AIC,AICc是相合的;而在样本量和响应变量维数较大的情况下AIC,KIC和是相合的,但BIC,C AIC,AICc是不相合的.AIC,BIC,KIC,C A
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对于多元线性回归模型来说,模型选择方法可以提高模型的解释性.尽管已经提出了许多方法,但在实际中经常采用的是经典方法,即:AIC,BIC,Cp及其变体.经验表明,经典方法不适用于高维情况,AIC和KIC在样本数较大时是不相合的,但BIC,C AIC,AICc是相合的;而在样本量和响应变量维数较大的情况下AIC,KIC和是相合的,但BIC,C AIC,AICc是不相合的.AIC,BIC,KIC,C AIC,AICc(统称为AICs)被包含在一个信息准则族中,该信息准则通过负2倍最大对数似然函数加一个表示模型复杂性的惩罚项来定义.通过惩罚项的不同定义不同方法,本文讨论AICs在大维架构下的强相合性.
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