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統(tǒng)計(jì)模型是數(shù)據(jù)分析的重要工具，模型選擇則是統(tǒng)計(jì)學(xué)研究的核心問題之一正如英國統(tǒng)計(jì)學(xué)家George E.P.Box所言，“所有模型都是錯(cuò)的，但其中有一些是有用的”、我們很難找到一個(gè)在任何情況下，表現(xiàn)都很出眾的模型，而模型平均作為模型選擇的推廣形式，能幫助我們克服模型選擇的不確定性，得到更加穩(wěn)定和精確的估計(jì)或預(yù)測。隨著科技的進(jìn)步，人們收集到的數(shù)據(jù)更加海量和多元，建立的模型也更加復(fù)雜。本書基于復(fù)雜的數(shù)據(jù)和模型，進(jìn)一步拓展了模型平均理論，研究成果主要包括以下幾個(gè)方面：（1）研究高維縱向數(shù)據(jù)的半?yún)?shù)模型，以預(yù)測誤差最小化為目標(biāo)，首次提出了雙權(quán)重的刪組交叉驗(yàn)證準(zhǔn)則，并基于這一準(zhǔn)則證明了所提出刪組模型平均估計(jì)量的漸近**性。數(shù)值結(jié)果也表明本書所提出方法比其他常用的模型選擇或模型組合方法表現(xiàn)更優(yōu)；（2）基于經(jīng)濟(jì)和醫(yī)療上常用的處理效應(yīng)模型，針對條件平均處理效應(yīng)的估計(jì)，提出了相應(yīng)的OPT模型平均準(zhǔn)則。建立了這一準(zhǔn)則下**的模型平均估計(jì)量，證明了其漸近**性，數(shù)值模擬上包含與**模型平均方法的比較，結(jié)果顯示，研究提出的估計(jì)量大多數(shù)情況下表現(xiàn)**；（3）對比了常用的模型平均方法和機(jī)器學(xué)習(xí)方法，一方面，進(jìn)行了廣泛的數(shù)值論證，對兩種方法在不同設(shè)置下的表現(xiàn)進(jìn)行了比較；另一方面，提出了綜合兩類平均方法優(yōu)勢的交叉驗(yàn)證（MTCV）組合方法，新方法能夠自適應(yīng)地給出較優(yōu)結(jié)果。

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