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高维数据的稳健二分类方法
被引量:
1
1
作者
史兴杰
王赛
旎
李扬
《统计研究》
CSSCI
北大核心
2020年第9期95-105,共11页
对于实证研究中经常遇到变量维数高和存在异常值的二分类问题,探索稳健的高维二分类方法显得尤为重要。本文提出基于Lasso惩罚的光滑0-1损失函数二分类法,并利用Fabs算法高效地解决了变量选择和参数估计问题。数值模拟的结果表明,在不...
对于实证研究中经常遇到变量维数高和存在异常值的二分类问题,探索稳健的高维二分类方法显得尤为重要。本文提出基于Lasso惩罚的光滑0-1损失函数二分类法,并利用Fabs算法高效地解决了变量选择和参数估计问题。数值模拟的结果表明,在不同异常值比例下该方法均具有良好的稳健性。基于CHIP 2013年度数据,利用该方法对农民工子女高中入学决定的影响因素进行了实证研究。分析发现,农民工父母的教育水平、教育水平与家庭经济状况的交互作用、农民工子女性别、性别与民族的交互作用均对农民工子女的入学决定有重要影响。
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关键词
0-1损失
Fabs算法
变量选择
稳健二分类
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职称材料
题名
高维数据的稳健二分类方法
被引量:
1
1
作者
史兴杰
王赛
旎
李扬
机构
南京财经大学经济学院统计系
南京财经大学经济学院
中国人民大学
出处
《统计研究》
CSSCI
北大核心
2020年第9期95-105,共11页
基金
国家自然科学基金青年项目“高维单调转移模型的变量选择及其在违约风险评估中的应用”(71501089)
国家自然科学基金面上项目“问卷分割设计与分析技术研究”(71771211)
+1 种基金
国家社会科学基金一般项目“互联网金融风险测度方法与监管机制研究”(16BTJ030)
江苏省社会科学基金青年项目“中国居民房产税与收入分配研究”(17EYC006)。
文摘
对于实证研究中经常遇到变量维数高和存在异常值的二分类问题,探索稳健的高维二分类方法显得尤为重要。本文提出基于Lasso惩罚的光滑0-1损失函数二分类法,并利用Fabs算法高效地解决了变量选择和参数估计问题。数值模拟的结果表明,在不同异常值比例下该方法均具有良好的稳健性。基于CHIP 2013年度数据,利用该方法对农民工子女高中入学决定的影响因素进行了实证研究。分析发现,农民工父母的教育水平、教育水平与家庭经济状况的交互作用、农民工子女性别、性别与民族的交互作用均对农民工子女的入学决定有重要影响。
关键词
0-1损失
Fabs算法
变量选择
稳健二分类
Keywords
0-1 Loss
Fabs Algorithm
Variable Selection
Robust Binary Classification
分类号
O212 [理学—概率论与数理统计]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
高维数据的稳健二分类方法
史兴杰
王赛
旎
李扬
《统计研究》
CSSCI
北大核心
2020
1
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