联合广义线性模型中的变量选择

摘要：

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,本文主要考虑该模犁的变量选择问题.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.

关键词：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

所属期刊栏目：25

分类号：O21;O1

资助基金：The project supported by NSFC10771010;NSFBeijing1072003;PHR

在线出版日期：2009-08-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共12页

页码：245-256