Theoretical considerations of model selection method based on a minimization of an information criterion

基于信息准则最小化的模型选择方法的理论思考

基本信息

  • 批准号：
    25540012
  • 负责人：
    Yanagihara Hirokazu
  • 金额：
    $ 2.25万
  • 依托单位：
    Hiroshima University
  • 依托单位国家：
    日本
  • 项目类别：
    Grant-in-Aid for Challenging Exploratory Research
  • 财政年份：
    2013
  • 资助国家：
    日本
  • 起止时间：
    2013-04-01 至 2016-03-31
  • 项目状态：
    已结题

项目摘要

项目成果

期刊论文数量（20）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（0）
专利数量（0）
Illustration of the Varying Coefficient Model for a Tree Growth Analysis from the Age and Space Perspectives
从年龄和空间角度说明树木生长分析的变系数模型
  • DOI：
    10.15684/formath.15.001
  • 发表时间：
    2016
  • 期刊：
    FORMATH
  • 影响因子：
    0.5
  • 作者：
    Fukui;K.;Yamamura;M. & Yanagihara;H.
  • 通讯作者：
    H.
On asymptotically KL loss efficiency of a log-likelihood-based information criterion in high-dimensional normal multivariate linear regression models
高维正态多元线性回归模型中基于对数似然信息准则的渐近KL损失效率
  • DOI：
  • 发表时间：
    2014
  • 期刊：
  • 影响因子：
    0
  • 作者：
    Hiroshi Yamazaki;Jun Nishimaki;Toshinori Hosokawa and Masayoshi Yoshimura;柳原宏和
  • 通讯作者：
    柳原宏和
A consistency property of the AIC for multivariate linear models when the dimension and the sample size are large
  • DOI：
    10.1214/15-ejs1022
  • 发表时间：
    2015
  • 期刊：
    Electronic Journal of Statistics
  • 影响因子：
    1.1
  • 作者：
    H. Yanagihara;H. Wakaki;Y. Fujikoshi
  • 通讯作者：
    H. Yanagihara;H. Wakaki;Y. Fujikoshi
Simple Formula for Calculating Bias-Corrected AIC in Generalized Linear Models
计算广义线性模型中偏差校正 AIC 的简单公式
Tests for covariance matrices in high dimension with less sample size
  • DOI：
    10.1016/j.jmva.2014.06.003
  • 发表时间：
    2014-09
  • 期刊：
    J. Multivar. Anal.
  • 影响因子：
    0
  • 作者：
    M. Srivastava;H. Yanagihara;T. Kubokawa
  • 通讯作者：
    M. Srivastava;H. Yanagihara;T. Kubokawa
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  • 发表时间：
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  • 期刊：
  • 影响因子：
    0
  • 作者：
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  • 通讯作者：
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    1993
  • 资助金额：
    $ 2.25万
  • 项目类别：
    Grant-in-Aid for General Scientific Research (C)
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    $ 2.25万
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  • 资助金额：
    $ 2.25万
  • 项目类别：
    Grant-in-Aid for General Scientific Research (B)
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