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### 高维纵向数据的模型平均估计

1. 1.远东资信评估有限公司, 北京 100007; 2. 首都经济贸易大学统计学院, 北京 100070; 3. 首都师范大学数学科学学院,北京 100048
• 出版日期:2020-07-25 发布日期:2020-09-23

CHEN Xinjie,ZHAO Zhihao. Model Average for High-Dimensional Longitudinal Data[J]. Journal of Systems Science and Mathematical Sciences, 2020, 40(7): 1297-1324.

### Model Average for High-Dimensional Longitudinal Data

CHEN Xinjie1 ,ZHAO Zhihao 2,3

1. 1. Fareast Credit Rating Co., Ltd., Beijing 100007; 2. School of Statistics, Capital University of Economics and Business, Beijing 100070; 3. School of Mathematical Sciences, Capital Normal University, Beijing 100048
• Online:2020-07-25 Published:2020-09-23

High-dimensional model selection and model average have received much attention in recent years. However, few investigation has been conducted for the high-dimensional longitudinal data. In this paper, a new model-averaging approach utilising the leave-subject-out cross-validation criterion is developed for high-dimensional longitudinal data model average. To minimize the prediction error, we estimate the model weights using a leave-subject-out cross-validation procedure. We further prove that leave-subject-out cross-validation achieves the lowest possible prediction loss asymptotically. In addition, extensive simulation studies show that the performance of the proposed model average method is much better than that of the commonly used methods.

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