非线性 Beta 回归模型中的预测度量
统计方法学
2017-05-24 v1
摘要
非线性模型常应用于基于经济和技术因素确定给定住宅单元的最优天然气供应量，或用于拟合生化和药物分析的非线性数据。本文针对一类非线性 Beta 回归模型提出了 PRESS 统计量和预测系数，即 统计量。我们旨在将预测系数与拟合优度度量共同用作模型选择准则的方案。就此意义，我们为非线性下的 Beta 回归模型引入了基于稳健伪 统计量的模型选择准则。给出了基于预测的模型选择准则 与伪 统计量在有限样本性质上的蒙特卡洛模拟结果。给出了三个真实数据应用。线性应用涉及巴西 S\~ao Paulo 家庭用天然气分配。面对过高估计或低估燃气分配的经济风险，构建预测限并选择最佳预测和拟合模型以构建最佳预测限是第一个应用的目标。此外，给出的两个非线性应用也凸显了同时考虑竞争模型的预测优度与拟合优度的重要性。
引用
@article{arxiv.1705.07941,
title = {Prediction Measures in Nonlinear Beta Regression Models},
author = {Patrícia Leone Espinheira and Luana C. Meireles da Silva and Alisson de Oliveira Silva and Raydonal Ospina},
journal= {arXiv preprint arXiv:1705.07941},
year = {2017}
}
备注
10 Fig, 20 pag. Submitted to Journal of the Royal Statistical Society. Serie C - Applied Statistics