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本文考虑高维线性模型中的变量选择和参数估计.提出了一种广义的SELO方法求解惩罚最小二乘问题.一种坐标下降算法结合调节参数的一种连续化策略和高维BIC被用来计算相应的GSELO-PLS估计.模拟研究和实际数据分析显示了提出方法的良好表现.
基于广义SELO惩罚的高维变量选择
【摘 要】
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本文考虑高维线性模型中的变量选择和参数估计.提出了一种广义的SELO方法求解惩罚最小二乘问题.一种坐标下降算法结合调节参数的一种连续化策略和高维BIC被用来计算相应的GSE
【机 构】
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中国地质大学（武汉）经济管理学院,中南财经政法大学统计与数学学院,中国地质大学（武汉）资源环境经济研究中心
【出 处】
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数学杂志
【发表日期】
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2018年6期
【基金项目】
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Supported by National Natural Science Foundation of China(11501578,11501579,11701571,41572315),Fundamental Research Funds for the Central Universities,China Uni-versity of Geosciences(Wuhan)(CUGW15080
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