بهبود کران بالای معیار کولبک - لیبلر براساس ترکیب محدب kمدل رقیب
Download full textFree with an account; signing up with Google takes seconds
Abstract(in Persian; no English abstract is available)
یکی از مسایل اساسی در استنباط آماری انتخاب مدل بهینه از میان مدل های رقیب است. در این مقاله ثابت شده است که خطای نسبی بین دو مدل دارای خاصیت زبرجمعی است و با استفاده از آن نشان داده شده است که ترکیب محدب مدل های رقیب از نظر معیار واگرایی کولبک - لیبلر مدلی را ایجاد می کند که یا بهتر از تمام مدل های رقیب است و یا لااقل از دورترین مدل رقیب به مدل درست داده ها بهتر است بررسی شبیه سازی یافته های نظری را تایید می کنند