Catalogus

Zoeken

Zoeken kan via de modus 'eenvoudig zoeken' (één veld) of uitgebreid via 'geavanceerd zoeken' (meerdere velden). Zo kan je bv. zoeken op een combinatie van een auteursnaam (auteur), een jaartal (jaar) en een documenttype.

Boekenmand

Nuttige resultaten kan je aanvinken en toevoegen aan een mandje. De inhoud hiervan kan je exporteren of afdrukken (naar bv. PDF).

RSS

Op de hoogte blijven van nieuw toegevoegde publicaties binnen uw interessegebied? Dit kan door een RSS-feed (?) te maken van jouw zoekopdracht.

log in

Publicaties | Kaarten

nieuwe zoekopdracht

[ meld een fout in dit record ]

mandje (0): toevoegen | toon

---

Model selection through a statistical analysis of the minimum of a weighted least squares cost function de Brauwere, A.; De Ridder, F.; Pintelon, R.; Elskens, M.; Schoukens, J.; Baeyens, W.F.J. (2005). Model selection through a statistical analysis of the minimum of a weighted least squares cost function. Chemometr. Intell. Lab. Syst. 76(2): 163-173. http://dx.doi.org/10.1016/j.chemolab.2004.10.006 In: Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems. Elsevier: Amsterdam; New York; Oxford; Tokyo. ISSN 0169-7439; e-ISSN 1873-3239

---

Beschikbaar in	Auteurs
VLIZ: Open Marine Archive 70159 [ download pdf ]

---

Trefwoord

Hypothesis testing

Author keywords

model selection; hypothesis testing; Weighted Least Squares; akaikeinformation criterion; AIC; minimum description length; MDL; BIC

---

Auteurs		Top
de Brauwere, A. De Ridder, F. Pintelon, R.	Elskens, M. Schoukens, J. Baeyens, W.F.J.

---

Abstract

Combining (i) a statistical interpretation of the minimum of a Weighted Least Squares cost function and (ii) the principle of parsimony,a model selection strategy is proposed. First, it is compared via simulation to model selection methods based on information criteria (AICand MDL type). The first kind of simulations shows that the cost function approach outperforms in selecting the true model, especiallywhen the number of data is very small compared with the number of parameters to be estimated. Next, the model metaselection proposedby de Luna and Skouras [X. De Luna, K. Skouras, Choosing a model selection strategy, Scand. J. Stat. 30(1) (2003) 113-128.] isemployed as an objective method to choose the best model selection method. Applied to one of their examples, clearly the cost functionstrategy is selected as the best method. Finally, on a set of field data, the cost function approach is used for selecting the relevantparameters of a complex model.

---

Alle informatie in het Integrated Marine Information System (IMIS) valt onder het VLIZ Privacy beleid

Top | Auteurs