拓展的贝叶斯信息准则的一些性质

来源 :华中师范大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:kzyzf
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文献中有两类流行的模型选择的方法,其中一类是收缩方法,比如说LeastAbsolute Shrinkage and Selection Operator (LASSO), Smoothly Clipped Absolute Deviation (SCAD), Minimax Concave Penalty (MCP)等方法,这类方法中SCAD方法和MCP方法具有模型选择的相合性.另外一类模型选择方法是最优子集选择方法,比如说Akaike’s Information Criterion (AIC), Cross-Validation (CV), Gener-alized Cross-Validation (GCV), Risk Inflation Criterion (RIC), Bayes Information Criterion (BIC), Extended Bayes Information Criterion (EBIC)等方法,而这类方法中只有EBIC方法具有模型选择的相合性.在本文中,我们主要考虑最优子集选择方法中的相合性问题.对于广义线性模型来说,在一定的正则条件之下,Chen and Chen (2012)证明了EBIC估计是n1/3相合的.他们还证明了EBIC方法具有模型选择的相合性,但是RIC方法不具有模型选择的相合性.在这篇论文里,我们证明了EBIC估计是(?)相合的,并证明了在一定的条件之下,RIC的方法也具有模型选择的相合性.
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