统计研究
統計研究
통계연구
Statistical Research
2015年
3期
100~103
,共null页
变量选择 FIC准则 混合效应模型
變量選擇 FIC準則 混閤效應模型
변량선택 FIC준칙 혼합효응모형
Variable Selection; Focused Information Criterion; Mixed-Effects Model
线性混合效应模型在许多科学领域都有重要应用,本文主要研究它的变量选择问题,我们推导了FIC变量选择准则,它通过选择能极小化感兴趣目标量估计的均方误差而提高估计效率。模拟结果表明,本文提出的FIC准则与其他常用的模型选择准则相比具有较大的优势。
線性混閤效應模型在許多科學領域都有重要應用,本文主要研究它的變量選擇問題,我們推導瞭FIC變量選擇準則,它通過選擇能極小化感興趣目標量估計的均方誤差而提高估計效率。模擬結果錶明,本文提齣的FIC準則與其他常用的模型選擇準則相比具有較大的優勢。
선성혼합효응모형재허다과학영역도유중요응용,본문주요연구타적변량선택문제,아문추도료FIC변량선택준칙,타통과선택능겁소화감흥취목표량고계적균방오차이제고고계효솔。모의결과표명,본문제출적FIC준칙여기타상용적모형선택준칙상비구유교대적우세。
Linear mixed-effects（ LME） models have been widely used in many scientific fields. This paper studies variable selection for LME models. We derive the focused information criterion（ FIC）,which selects the model that minimizes the mean squared error（ MSE） of the estimator of the focused parameter to improve the efficiency of estimation.The simulation study shows that the proposed FIC performs better than the other commonly used model selection methods.
