基于半变系数模型的模型平均方法及应用  

作　　者：王佳丽 

机构地区：[1]重庆师范大学数学科学学院,重庆401331

出　　处：《合肥师范学院学报》2022年第6期33-38,共6页Journal of Hefei Normal University

基　　金：国家社会科学基金“面板数据下分位数回归模型的高维变量选择及应用研究”(17CTJ015);重庆市教委科学技术研究项目“超高维生物大数据的特征筛选与模型平均预测研究”(KJQN202100526);重庆市基础研究与前沿探索项目“纵向数据下变指标系数模型的统计推断及其应用”(cstc2018jcyjAX0659)。

摘　　要：针对统计学中模型的建立和选择存在的难题进行研究,发现模型平均方法在半变系数模型中的应用参考较少,由此将参数模型扩展到半变系数模型。采用非嵌套的方式构建候选子模型,用剖面最小二乘法计算回归参数,在协变量较多时能降低子模型复杂度和提高仿真计算效率,应用EW、S-AIC、S-BIC、MMA、JMA五种模型平均方法进行建模和预测,结果表明基于Mallows准则和Jackknife准则的模型平均方法拟合效果较好,预测精度较高,验证了模型平均方法在半变系数模型中的适用性。

关 键 词：模型平均 半变系数模型 剖面最小二乘法 权重选择 非嵌套 

分 类 号：O212[理学—概率论与数理统计]