超高维线性回归模型基于M-估计方法的变量选择和参数估计

朱艳玲; 汪凯; 赵明涛

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超高维线性回归模型基于M-估计方法的变量选择和参数估计

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本文考虑超高维情形下线性回归模型的变量选择和参数估计问题.利用M-估计方法,将最小二乘、最小一乘、分位数回归以及Huber回归统一到一般性框架下,证明了提出的惩罚似然M-估计量具有良好的大样本性质;利用向后回归与局部线性回归相结合的方法进行变量选择和参数估计,数值模拟表现较好.在超高维情形下,我们提出的一般性方法在变量选择和参数估计方面具有较好的稳健性和有效性.

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来源
《应用数学》 |2021年第4期|912-921|共10页
作者
朱艳玲; 汪凯; 赵明涛;
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作者单位

安徽财经大学统计与应用数学学院;

安徽蚌埠233000;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类一般数理统计;
关键词
超高维模型; M-估计; 惩罚似然; 变量选择;

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