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联合广义线性模型中的变量选择

ISSN号：1002-4565
期刊名称：《统计研究》
时间：0
分类：O212[理学—概率论与数理统计;理学—数学]
作者机构：[1]北京工业大学应用数理学院在读博士, [2]北京工业大学应用数理学院教授
相关基金：本文获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.

关键词： Akaike信息准则, 模型选择, 广义线性模型, 广义拟似然, Akaike information criterion, model selection, generalized linear models, extended quasi-likelihood

中文摘要：

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。

英文摘要：

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.

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