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| 基于SAIC方法的纵向数据模型平均 | |
| 引用本文： | 王梓屹.基于SAIC方法的纵向数据模型平均[J].西南师范大学学报(自然科学版),2023(3):66-73. |
| 作者姓名： | 王梓屹 |
| 作者单位： | 西南大学数学与统计学院 |
| 摘 要： | 传统的SAIC模型平均所需运行时间随数据维数而呈现出阶乘级的增长，其预测精度也随之下降.本文基于传统SAIC模型平均法进行了改进，提出一类基于SAIC加权法的纵向数据模型平均法，使运算效率大幅提升，并且使预测效果拥有良好的稳定性.模拟实验结果表明，与传统方法相比，在预测残差平方和层面，本文提出的新模型在稳定性、精准性和运行速度方面均优于传统方法. |
| 关 键 词： | 大数据 赤池信息量准则 模型平均 广义估计方程 S-AIC模型平均 |