کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
1150095 | 957911 | 2007 | 12 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Bayesian prediction and model selection for locally asymptotically mixed normal models
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
ریاضیات
ریاضیات کاربردی
پیش نمایش صفحه اول مقاله
چکیده انگلیسی
An information criterion for models with local asymptotic mixed normality (LAMN) is proposed. Since the widely known Akaike's Information Criterion (AIC) is derived on the basis of local asymptotic normality (LAN), it cannot be directly used to model selection of LAMN models, and so a criterion for these models is required. The proposed criterion for LAMN models is an asymptotically unbiased estimator of the Kullback–Leibler risk of Bayesian prediction. We present the results of simulation studies for a mixed normal model, a discretely observed diffusion model and a partially explosive Gaussian AR model.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Journal of Statistical Planning and Inference - Volume 137, Issue 7, 1 July 2007, Pages 2523–2534
Journal: Journal of Statistical Planning and Inference - Volume 137, Issue 7, 1 July 2007, Pages 2523–2534
نویسندگان
Tomonari Sei, Fumiyasu Komaki,