半参数变系数部分线性模型的变量选择文献综述

• 作者: 徐雯雯
• 来源期刊: 商
• 关键词: 半参数变系数部分线性模型 变量选择 惩罚最小二乘法 Lasso SCAD
• 年，卷（期）: 2014,（2）
• 所属期刊栏目: 前沿探索
• 页码范围: 387-388
• 页数: 2页
• 字数: 4484字
• 语种: 中文

摘要

半参数变系数部分线性模型是近几十年来统计学研究的热点之一,基于该模型的灵活性,其广泛应用于经济、金融以及生物医学等领域.变量选择是近年来统计分析的最主要内容之一,是大数据时代高维数据统计模型的研究基础.本文首先归纳了变量选择的各种方法并对各方法进行了比较.在此基础上,系统地总结了半参数变系数部分线性模型中的变量选择方法.此外,介绍了复杂数据下半参数部分线性模型的变量选择方法的研究概况.最后,本文指出了半参数变系数部分线性模型的变量选择问题做进一步地研究方向.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	徐雯雯		2	0	0.0	0.0