联合广义线性模型中的变量选择

• 作者: 张忠占 王大荣
• 来源期刊: 应用概率统计
• 学科: 数学
• 关键词: Akaike信息准则 变量选择 联合广义线性模型 扩展拟似然 Kullback-Leibler信息量
• 年，卷（期）: 2009,（3）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 245-256
• 页数: 12页
• 分类号: O1
• 字数: 2366字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-4268.2009.03.003

摘要

在联合广义线性模型中,均值和散度参数都被赋予了广义线性模型的结构,本文主要考虑该模犁的变量选择问题.文章利用扩展拟似然函数,提出了一个适用于联合广义线性模型的新的变量选择准则(EAIC),该准则是Akaike信息准则的推广.论文通过模拟研究和一个实例分析验证了该准则的效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王大荣	北京工业大学应用数理学院	5	158	4.0	5.0
5	张忠占	北京工业大学应用数理学院	48	308	8.0	17.0