广义线性模型的设计问题：综述
统计理论
2016-08-14 v1 统计理论
摘要
广义线性模型（GLMs）已在非标准条件下对均值响应的建模中得到相当有效的应用，其中可容纳离散及连续数据分布。为GLM选择设计是开发和构建充分模型的一项非常重要任务。然而，阻碍GLM设计构建的一个主要问题是其对拟合模型未知参数的依赖性。过去25年中已提出若干方法来解决此问题。但这些方法仅提供了仅适用于某些特殊情形的局部解，该问题总体上仍基本未解决。本文旨在关注上述依赖问题。我们综述了处理该依赖问题的各种现有技术。该综述包括关于局部最优设计、序贯设计、贝叶斯设计以及用于比较GLM设计的分位数离差图方法的讨论。
引用
@article{arxiv.math/0701088,
title = {Design Issues for Generalized Linear Models: A Review},
author = {André I. Khuri and Bhramar Mukherjee and Bikas K. Sinha and Malay Ghosh},
journal= {arXiv preprint arXiv:math/0701088},
year = {2016}
}
备注
Published at http://dx.doi.org/10.1214/088342306000000105 in the Statistical Science (http://www.imstat.org/sts/) by the Institute of Mathematical Statistics (http://www.imstat.org)