通过交叉验证准则选择线性模型

摘要：

考虑建立在交叉验证准则基础上线性回归模型的选择问题.我们对原来的交叉验证准则进行改进,通过增加惩罚函数来解决交叉验证过程中模型过度拟合问题,从而提出一个新的模型选择准则.在一定的假设条件下,新准则确定的模型具有强相合性并且在样本容量充分大时能得到最小的真实模型.在本文中,我们将证明新准则确定的模型在一定条件具有强相合性,并给出一般条件下模型选择准则.

关键词：相合性、交叉验证、线性回归、模型选择

所属期刊栏目：22

分类号：O212.4(概率论与数理统计)

在线出版日期：2005-06-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：144-146