On the consistency and the robustness in model selection criteria
On the consistency and the robustness in model selection criteria
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论模型选择标准的一致性和鲁棒性
DOI：
10.1080/03610926.2019.1615093
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发表时间：
2020
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
S. Kurata and E. Hamada
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Shumpei Masuda;Aiko Yamaguchi;Tomohiro Yamaji;Tsuyoshi Yamamoto;Toyofumi Ishikawa;Yuichiro Matsuzaki;Shiro Kawabata;S. Kurata and E. Hamada
在模型选择问题中，经常讨论选择标准的一致性问题。本文利用广义贝叶斯方法，基于稳健的统计发散族，推导出一族判据。由于在适当的情况下对异常点污染具有良好的性能，所提出的族可以同时实现一致性和鲁棒性。通过数值实验验证了所提出的准则族与传统方法相比的选择精度。
In the model selection problem, the consistency of the selection criterion has been often discussed. This paper derives a family of criteria based on a robust statistical divergence family by using a generalized Bayesian procedure. The proposed family can achieve both consistency and robustness at the same time since it has good performance with respect to contamination by outliers under appropriate circumstances. We show the selection accuracy of the proposed criterion family compared with the conventional methods through numerical experiments.
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DOI：
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通讯作者：
L. Pardo
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AKAIKE, H
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Ghosh, Abhik;Basu, Ayanendranath
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通讯作者：
Karagrigoriou, Alex