10.14188/j.1671-8836.2018.06.008
高维广义线性模型的惩罚拟似然SCAD估计
基于光滑切片绝对偏差(smoothly clipped absolute deviation,SCAD)惩罚的拟似然方法,研究高维广义线性模型的变量选择和参数估计问题.所提方法只需要对响应变量期望函数和方差函数的正确设定.在适当的正则条件下,证明了拟似然SCAD估计具有相合性和Oracle性质.最后通过数据模拟和实例分析,验证了所提方法的有限样本性质.
广义线性模型、高维数据、变量选择、拟似然方法、光滑切片绝对偏差
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O212.1(概率论与数理统计)
国家自然科学基金11801346;教育部人文社会科学研究青年基金18YJC910014;陕西省自然科学基础研究计划2018JM1024;中央高校基本科研业务费专项资金GK201503012,GK201503015
2019-01-16(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共7页
533-539