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基于广义SELO惩罚的高维变量选择(英文)
被引量:
1
1
作者
石跃勇
曹永秀
+1 位作者
余吉昌
焦雨领
《数学杂志》
2018年第6期990-998,共9页
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.
关键词
连续化策略
坐标下降
高维BIC
局部线性逼近
惩罚最小二乘
下载PDF
职称材料
题名
基于广义SELO惩罚的高维变量选择(英文)
被引量:
1
1
作者
石跃勇
曹永秀
余吉昌
焦雨领
机构
中国地质大学(武汉)经济管理学院
中国地质大学(武汉)资源环境经济研究中心
中南财经政法大学统计与数学学院
出处
《数学杂志》
2018年第6期990-998,共9页
基金
Supported by National Natural Science Foundation of China(11501578
11501579
+2 种基金
11701571
41572315)
Fundamental Research Funds for the Central Universities,China University of Geosciences(Wuhan)(CUGW150809)
文摘
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.
关键词
连续化策略
坐标下降
高维BIC
局部线性逼近
惩罚最小二乘
Keywords
continuation strategy
coordinate descent
high-dimensional BIC
local linear approximation
penalized least squares
分类号
O212.1 [理学—概率论与数理统计]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于广义SELO惩罚的高维变量选择(英文)
石跃勇
曹永秀
余吉昌
焦雨领
《数学杂志》
2018
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