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Realistic Predictive Risk: The Role of Penalty and Covariate Diffusion in Model Selection

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자료유형E-Book
개인저자Jiang, Jieyi.
단체저자명The Ohio State University. Statistics.
서명/저자사항Realistic Predictive Risk: The Role of Penalty and Covariate Diffusion in Model Selection.
발행사항[S.l.] : The Ohio State University., 2017
발행사항Ann Arbor : ProQuest Dissertations & Theses, 2017
형태사항176 p.
소장본 주기School code: 0168.
ISBN9780438098428
일반주기 Source: Dissertation Abstracts International, Volume: 79-12(E), Section: B.
Advisers: Steven MacEachern
요약One important goal of model selection is the minimization of predictive risk. First, fold-wise cross-validation aims at estimating the predictive risk and identifying the structure of the linear model. However, it leads to inconsistent model sel
요약The second part of this dissertation discusses the change in predictive risk due to diffused covariates. Typical derivations for model selection criteria assume that the distributions of covariates in the training set and future-prediction set a
일반주제명Statistics.
언어영어
기본자료 저록Dissertation Abstracts International79-12B(E).
Dissertation Abstract International
대출바로가기http://www.riss.kr/pdu/ddodLink.do?id=T15000314

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