1.远东资信评估有限公司, 北京 100007; 2. 首都经济贸易大学统计学院, 北京 100070; 3. 首都师范大学数学科学学院,北京 100048
出版日期:
2020-07-25发布日期:
2020-09-23Model Average for High-Dimensional Longitudinal Data
CHEN Xinjie1 ,ZHAO Zhihao 2,31. Fareast Credit Rating Co., Ltd., Beijing 100007; 2. School of Statistics, Capital University of Economics and Business, Beijing 100070; 3. School of Mathematical Sciences, Capital Normal University, Beijing 100048
Online:
2020-07-25Published:
2020-09-23摘要
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本文评论
高维数据的模型选择是当今统计学研究的一个热点问题, 但 关于高维纵向数据方面的模型平均却少见研究, 文章提出了一种利用删 组交叉验证准则对高维纵向数据进行模型平均估计的方法, 在最小化预测残差意义下, 以删组交叉验证为准则, 证明了其渐近最优性, 并通过模拟研究表明, 该模型平均方法在估计效果上要优于其它一些传统的模型选择和平均方法.
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