基于最小二乘近似的模型平均方法

• 作者: 张新雨
• 来源期刊: 中国科学（数学）
• 关键词: 渐近正态 相合性 最小二乘近似 模型平均 权重选择
• 年，卷（期）: 2021,（3）
• 所属期刊栏目: 论文
• 页码范围: 535-548
• 页数: 14页
• 语种: 中文
• DOI: 10.1360/N012019-00137

摘要

本文提出基于最小二乘近似的模型平均方法.该方法可用于线性模型、广义线性模型和分位数回归等各种常用模型.特别地,经典的Mallows模型平均方法是该方法的特例.现存的模型平均文献中,渐近分布的证明一般需要局部误设定假设,所得的极限分布的形式也比较复杂.本文将在不使用局部误设定假设的情形下证明该方法的渐近正态性.另外,本文将该方法发展到维数发散的情形.数值结果显示了该方法的优势.