函数型变量选择法用于空气质量影响因素实证分析

张庆; 李云霞

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函数型变量选择法用于空气质量影响因素实证分析

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以全国31个主要城市的空气污染数据作为研究对象,通过B-样条逼近离散数据,拟合日变动曲线作为函数型数据,采用基于Group LASSO的函数型变量选择方法对空气污染因素和气象因素进行变量选择,选取影响空气质量的主要因素,并建立函数型回归模型.同时与函数型主成分回归方法进行比较,发现Group LASSO函数型变量选择方法不仅对群组变量进行选择,而且对选择出的群组内变量还能做进一步的选择,可以获得较为稳健的估计结果和较好的选择效果.

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来源
《安庆师范学院学报（自然科学版）》 |2017年第4期|9-15|共7页
作者
张庆; 李云霞;
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作者单位

浙江财经大学数据科学学院,浙江杭州310018;

浙江财经大学数据科学学院,浙江杭州310018;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类概率论（几率论、或然率论）;
关键词
函数型数据; GroupLASSO; 变量选择; 惩罚函数;

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