联合广义线性模型中的变量选择  

Variable Selection in Joint Generalized Linear Models

作　　者：王大荣[1] 张忠占[1] 

机构地区：[1]北京工业大学应用数理学院

出　　处：《统计研究》2007年第4期37-40,共4页Statistical Research

基　　金：国家自然科学基金项目(10371005);教育部优秀青年教师基金项目(VE00074);北京市学术创新团队项目(IHLB);北京工业大学研究生科技基金项目(YKJ2006-087)的资助

摘　　要：在联合广义线性模型中,散度参数与均值都被赋予了广义线性模型的结构,本文主要考虑在只有分布的一阶矩和二阶矩指定的条件下,联合广义线性模型中均值部分的变量选择问题。本文采用广义拟似然函数,提出了新的模型选择准则(EAIC);该准则是Akaike信息准则的推广。论文通过模拟研究验证了该准则的效果。This paper focuses on variable selection and proposes a new model selection criterion for joint generalized linear models with structured dispersions. The proposal is based on the extended quasi-likelihood that only needs to specify first two moments of the distribution. The new criterion （EAIC） is an extension of Akaike＇ s information criterion （AIC）. Its performance is investigated through simulation studies, and the results support the utility of the methodology.

关 键 词：Akaike信息准则 模型选择 广义线性模型 广义拟似然 

分 类 号：O212[理学—概率论与数理统计]