用于似不相关回归模型选择的修正AIC
统计方法学
2009-06-05 v2
摘要
针对似不相关回归模型，推导了Akaike信息准则(AIC)的偏差修正。当样本量不比拟合参数数量大很多时，该修正特别有用。一个小样本模拟研究表明，偏差修正的AIC (AICc) 能提供比其他模型选择准则更好的模型选择。
引用
@article{arxiv.0906.0708,
title = {A corrected AIC for the selection of seemingly unrelated regressions models},
author = {J. L. van Velsen},
journal= {arXiv preprint arXiv:0906.0708},
year = {2009}
}
备注
9 pages including 1 figure and 3 tables; v2: revtex4, typos corrected