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Average Estimation of Semiparametric Models for high-dimensional longitudinal data

Journal of Systems Science & Complexity 2020年第6期33卷 2013-2047页

作者： ZHAO Zhihao ZOU Guohua School of Mathematicnl Sciences Capital Normal UniversityBeijing 100048China

Model average receives much attention in recent *** paper considers the semiparametric model averaging for high-dimensional longitudinal *** minimize the prediction error,the authors estimate the model weights using a leave-subject-out cross-validation *** optimality of the proposed method is proved in the sense that leave-subject-out cross-validation achieves the lowest possible prediction loss *** studies show that the performance of the proposed model average method is much better than that of some commonly used model selection and averaging methods.

关键词： Asymptotic optimality high-dimensional longitudinal data leave-subject-out cross-validation model averaging semiparametric models

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