廣義線性模型的變量選擇和極大擬似然估計的強收斂速度.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、廣義線性模型(Generalized linear models，GLM)是實際生活中應(yīng)用最廣泛的正態(tài)線性模型的最主要擴展，它包含Logistic模型，Probit模型，Log-Log模型，極值模型等一系列重要模型。它既可以用于變量是連續(xù)性的情況，又可用于是離散性時的情況。變量選擇是從眾多的自變量x中選取對目標(biāo)變量Y有重要影響的變量，舍棄影響較小甚至影響是微乎其微的變量。
　　 本篇論文主要對廣義線性模型下的變量選擇方法和擬似然

2、估計的相合性進行了研究，一共由六部分組成：
　　 第一章是緒論，主要介紹研究背景，文獻綜述及其本文的主要工作。
　　 第二章介紹了廣義線性模型的基礎(chǔ)知識和常見的變量選擇方法。
　　 第三章介紹了利用約束(Rao)檢驗準(zhǔn)則和Wald檢驗準(zhǔn)則，對廣義線性模型分別在自然聯(lián)系和非自然聯(lián)系下各給出一種變量選擇方法，并在一定的條件下，證明以上兩種方法均具有弱相合性。
　　 第四章主要是將線性模型中的變量選擇原則推廣到

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