高维广义线性模型的拟似然自适应Lasso估计

• 作者: 崔艳 陈夏
• 来源期刊: 陕西师范大学学报（自然科学版）
• 学科: 数学
• 关键词: 广义线性模型 惩罚拟似然 变量选择 Oracle性质
• 年，卷（期）: 2019,（2）
• 所属期刊栏目: 数学与计算机科学
• 页码范围: 1-9
• 页数: 9页
• 分类号: O212
• 字数: 6393字
• 语种: 中文

摘要

利用惩罚拟似然方法,讨论高维广义线性模型的拟似然自适应Lasso估计.该方法能同时进行变量选择和参数估计.在适当的条件下,证明了所得估计的相合性和Oracle性质,并利用数据模拟和实例分析说明了所提方法的优良性质.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈夏	陕西师范大学数学与信息科学学院	17	38	3.0	6.0
2	崔艳	陕西师范大学数学与信息科学学院	1	2	1.0	1.0