کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
7546704 | 1489635 | 2018 | 22 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Generalized ridge estimator and model selection criteria in multivariate linear regression
ترجمه فارسی عنوان
برآوردگر ریج عمومی و معیارهای انتخاب مدل در رگرسیون خطی چند متغیره
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
ریاضیات
آنالیز عددی
چکیده انگلیسی
We propose new model selection criteria based on generalized ridge estimators dominating the maximum likelihood estimator under the squared risk and the Kullback-Leibler risk in multivariate linear regression. Our model selection criteria have the following desirable properties: consistency, unbiasedness, and uniformly minimum variance. Consistency is proven under an asymptotic structure pânâc, where n is the sample size and p is the parameter dimension of the response variables. In particular, our proposed class of estimators dominates the maximum likelihood estimator under the squared risk, even when the model does not include the true model. Experimental results show that the risks of our model selection criteria are smaller than those based on the maximum likelihood estimator, and that our proposed criteria specify the true model under some conditions.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Journal of Multivariate Analysis - Volume 165, May 2018, Pages 243-261
Journal: Journal of Multivariate Analysis - Volume 165, May 2018, Pages 243-261
نویسندگان
Yuichi Mori, Taiji Suzuki,