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文檔簡介
1、大連理工大學(xué)碩士學(xué)位論文基于Kullback信息量的模型選擇標(biāo)準(zhǔn)姓名:苗苗申請學(xué)位級別:碩士專業(yè):概率論與數(shù)理統(tǒng)計指導(dǎo)教師:宋立新20070619基于K u l l b a e k 信息量的模型選擇標(biāo)準(zhǔn)M o d e l s e l e c t i o nc r i t e r i ab a s e d o nK n l l b a c k i n f o r m a t i o nm e a s u r e sA b s t r a
2、c eS e l e c t i o na l lo p t i m a lm o d e lf r o mac l a s so fc a n d i d a t e s i s ac r i t i c a l i s s u ei n s t a t i s t i c a lm o d e l i n g .D u r i n gt h ep a s t t h r e ed e c a d e s ,an u m b e ro
3、 fm o d e ls e l e c t i o n c r i t e r i ah a v eb e e np r o p o s e b a s e do n e s t i m a t i n gK u l l b a c k ’S ( I n f o r m a t i o n T h e o r y a n d S t a t i s t i c s ,D o v e r ,M i n e o l a ,N Y ,1 9
4、 8 6 ,P .5 ) d i r e c t e d d i v e r g e n c e b e t w e e nt h e m o d e lg e n e r a t i n g t h e d a t aa n d a f i r e dc a n d i d a t em o d e l .T h e A k a l k e ( S e c o n dI n t e r n a t i o n a l S y m p
5、o s i u mo n I n f o r m a t i o nT h e o r y ,A k a d e m i a K i a d o ,B u d a p e s t , H u n g a r y ,1 9 7 3 ,P P .2 6 7 —2 8 1 ;I E E E T r a n s .A n t o m a t .C o n t r o lA C - 1 9( 1 9 7 4 ) 7 1 6 ) i n f o r
6、 m a t i o nc r i t e r i o n ,A /C ,w a st h e f i r s t o ft h e s e .A /C i s j u s t i f i e d i n av e r yg e n e r a lf r a m e w o r k ,a n d a sar e s u l t , o f f e r sac r u d ee s t i m a t o ro ft h ed i r e
7、 c t e dd i v e r g e n c e :o n ew h i c he x h i b i t s ap o t e n t i a l l y h i g h d e g r e e o fn e g a t i v e b i a s i n s m a l l - s a m p l e a p p l i c a t i o n s( B i o m 咖k a7 6 ( 1 9 8 9 ) 2 9 7 ) .T
8、 h e “c o r r e c t e d ”A k a i k ei n f o r m a t i o nc r i t e r i o n ( B i o m e t r i k a7 6( 19 8 9 ) 2 9 7 ) ,A I C c ,a d j l a s t s f o r t h i s b i a s ,a n d c o n s e q u e n t l yo f t e no u t p e r f o
9、 r m s A /C a s as e l e c t i o n c r i t e r i o n .H o w e v e r , A I C ci s l e s s b r o a d l y a p p l i c a b l e t h a n A /C s i n c e i s tj u s t i f i c a t i o nd e p e n d s u p o n t h e s t r u c t u r
10、e o f t h ec a n d i d a t em o d e l .R e c e n t l y ,m o d e ls e l e c t i o nc r i t e r i ah a v eb e e np r o p o s e db a s e d o ne s t i m a t i n gK u l l b a c k ’S( I n f o r m a t i o nT h e o r ya n dS t a
11、 t i s t i c s ,D o v e r ,M i n e o l a , N Y ,1 9 8 6 ,P .6 ) s y m m e t r i cd i v e r g e n c eb e t w e e n t h eg e n e r a t i n gm o d e la n da f i t t e dc a n d i d a t em o d e l ( S t a t i s t .P r o b a b
12、 .L e t t .4 2 ( 1 9 9 9 )3 3 3 ;A u s t r a l .N e wZ e a l a n dJ .S t a t i s t .4 6 ( 2 0 0 4 ) 2 5 7 ) ,K /C ,K I C c a r ec r i t e r i ad e v i s e dt ot a r g e tt h e s y m m e t r i c d i v e r g e n c e .I n s
13、 m a l l - s a m p l e a p p l i c a t i o n s ,K /C ,K I C co f t e n o u t p e r f o r m sA /C a n dA I C .a(chǎn) s s e l e c t i o n c r i t e r i o n s .( J o u r n a l o f S t a f f s t i c a l p l a n n i n g a n d I n
14、f e r e n c e .13 4 ( 2 0 0 5 ) 3 3 2 —3 4 9 ) .M c Q u a r r i e a n d T s a ic a l c u l a t e t h es i g n a l - t o - n o i s er a t i oo f t h e s ec r i t e r i a .T h e yp r o p o s e t h a tt h el i n e a rp e n
15、a l t yf u n c t i o no f A /C r e s u l t si n i tp r o n i n g t o o v e f f i t t i n g .T h e ya l s eg e ta n e wc r i t e r i a A I C u t h r o u g hs t r o n g e rt h es i g n a l - t o - n o i s eo f A I C .I nt
16、h i sp a p e r ,w ed e v i s e a n e wc f i t e r i a K I C u i nt h el i n e a rr e g r e s s i o nf r a m e w o r k b y s t r o n g e r t h es i g n a l - t o ·n o i s eo fK /C i nt h es a m e m a n n e rt h a tM
17、c Q u a r r i e a n dT s a ic a l c u l a t eg e t A I C u .W ea l s op r o p o s e t h a t K I C us e w e s a s a n a p p r o x i m a t e l y u n b i a s e d e s t i m a t o r o f K u l l b a c k ’S d i r e c t e d d i
18、v e r g e n c e f o rn o n l i n e a r r e g r e s s i o n c a n d i d a t e m o d e l s w i t h n o r m a l e r r o r s .M o r e o v e r ,K I C u p e r f o r m sf a v o r a b l ya g a i n s t A I C u .K e y W o r d s :A
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