非参数估计、模型选择和拟合优度的信息论方法
统计理论
2011-03-28 v1 统计方法学
统计理论
摘要
本文将最近公理化的最优信息原理(在满足所有相关信息的前提下最小化Kullback-Leibler信息)应用于非参数密度估计，为最大熵密度估计提供了理论基础和计算算法。该估计量称为最优信息估计量，可以任意好地逼近真实密度。作为副产品，我获得了参数模型(包括条件模型和无条件模型)拟合优度的度量，以及模型选择的绝对标准，这与AIC和BIC等其他传统方法(它们是相对度量)形成对比。
引用
@article{arxiv.1103.4890,
title = {An Information-Theoretic Approach to Nonparametric Estimation, Model Selection, and Goodness of Fit},
author = {Alexis Akira Toda},
journal= {arXiv preprint arXiv:1103.4890},
year = {2011}
}
备注
Submitted to Econometrica on March 24, 2011