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应用概率统计 2009
联合广义线性模型中的变量选择, PP. 245-256 Keywords: 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. Abstract: 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,本文主要考虑该模型的变量选择问题.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.
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