TAILIEUCHUNG - Luận văn Thạc sĩ Khoa học: Một số tiêu chuẩn lựa chọn mô hình

Việc lựa chọn một mô hình phù hợp là trung tâm cho tất cả các công tác thống kê với dữ liệu. Lựa chọn các biến để sử dụng trong một mô hình hồi quy là một trong những ví dụ quan trọng. Luận văn trình bày hai tiêu chuẩn thông tin quan trọng đó là tiêu chuẩn thông tin của Akaike và tiêu chuẩn thông tin của Bayesian. Luận văn được chia làm ba chương. Mời các bạn tham khảo. | ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI ĐẠI HỌC KHOA HỌC Tự NHIÊN PHẠM THỊ HOA MỘT SỐ TIÊU CHUẨN LựA CHỌN MÔ HÌNH LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC Hà Nôi - 2013 ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI ĐẠI HỌC KHOA HỌC Tự NHIÊN PHẠM THỊ HOA MỘT SỐ TIÊU CHUẨN LựA CHỌN MÔ HÌNH Chuyên ngành LÝ THUYẾT XÁC SUẤT VÀ THỐNG KÊ TOÁN HỌC Mã số 60 46 15 LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC TS. TRẦN MẠNH CƯỜNG Hà Nôi - 2013 MỞ ĐẦU Lựa chọn mô hình Model selection là một bài toán cơ bản của thống kê cũng như nhiều ngành khoa học khác như học máy machine learning kinh tế lượng econometrics . Theo R. A. Fisher có 3 bài toán chính trong thống kê suy luận và dự báo gồm - Xác định mô hình model specification - Ước lượng tham số estimation of model parameters - Dự báo prediction Trước những năm 1970 hầu hết các nghiên cứu tập trung vào hai bài toán sau với giả thiết là mô hình đã biết. Sau khi xuất hiện công trình của Akaike 1973 thì bài toán lựa chọn mô hình thu hút được sự quan tâm của cộng đồng làm thống kê. Với một bộ dữ liệu đưa ra có thể đặt vào nó rất nhiều mô hình và với các mô hình đưa ra mô hình nào là tốt nhất Để trả lời cho câu hỏi trên người ta đã đưa ra các tiêu chuẩn thông tin để lựa chọn mô hình phù hợp như tiêu chuẩn thông tin của Akaike AIC và tiêu chuẩn thông tin của Bayesian BIC . Việc lựa chọn một mô hình phù hợp là trung tâm cho tất cả các công tác thống kê với dữ liệu. Lựa chọn các biến để sử dụng trong một mô hình hồi quy là một trong những ví dụ quan trọng. Luận văn của tôi trình bày hai tiêu chuẩn thông tin quan trọng đó là tiêu chuẩn thông tin của Akaike và tiêu chuẩn thông tin của Bayesian. Luận văn được chia làm ba chương Chương 1. Kiến thức chuẩn bị Trong chương này tôi trình bày các kiến thức cơ bản về lượng thông tin Fisher ước lượng hợp lí cực đại và các dạng của phân tích hồi quy như hồi quy tuyến tính hồi quy Poisson và hồi quy logistic. Chương 2. Một số tiêu chuẩn lựa chọn mô hình Chương này trình bày khoảng cách Kullback- Leibler mối liên hệ giữa ước lượng hợp lí cực đại và

TÀI LIỆU LIÊN QUAN
TỪ KHÓA LIÊN QUAN
TAILIEUCHUNG - Chia sẻ tài liệu không giới hạn
Địa chỉ : 444 Hoang Hoa Tham, Hanoi, Viet Nam
Website : tailieuchung.com
Email : tailieuchung20@gmail.com
Tailieuchung.com là thư viện tài liệu trực tuyến, nơi chia sẽ trao đổi hàng triệu tài liệu như luận văn đồ án, sách, giáo trình, đề thi.
Chúng tôi không chịu trách nhiệm liên quan đến các vấn đề bản quyền nội dung tài liệu được thành viên tự nguyện đăng tải lên, nếu phát hiện thấy tài liệu xấu hoặc tài liệu có bản quyền xin hãy email cho chúng tôi.
Đã phát hiện trình chặn quảng cáo AdBlock
Trang web này phụ thuộc vào doanh thu từ số lần hiển thị quảng cáo để tồn tại. Vui lòng tắt trình chặn quảng cáo của bạn hoặc tạm dừng tính năng chặn quảng cáo cho trang web này.