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首页> 外文期刊>Journal of statistical computation and simulation >Robust variable selection in modal varying-coefficient models with longitudinal
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Robust variable selection in modal varying-coefficient models with longitudinal

机译：具有纵向模态变系数模型的鲁棒变量选择

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In this article we present a robust and efficient variable selection procedure by using modal regression for varying-coefficient models with longitudinal data. The new method is proposed based on basis function approximations and a group version of the adaptive LASSO penalty, which can select significant variables and estimate the non-zero smooth coefficient functions simultaneously. Under suitable conditions, we establish the consistency in variable selection and the oracle property in estimation. A simulation study and two real data examples are undertaken to assess the finite sample performance of the proposed variable selection procedure.
机译：在本文中，我们通过对具有纵向数据的变系数模型使用模态回归，提出了一种强大而有效的变量选择程序。基于基函数近似和自适应LASSO罚分的组形式提出了新方法，该方法可以选择重要变量并同时估计非零平滑系数函数。在适当的条件下，我们建立变量选择的一致性和估计的预言性。进行了仿真研究和两个实际数据示例，以评估所提出的变量选择程序的有限样本性能。

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