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弹性约束估计的显著性检验及其渐近分布
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作者 杨玥含 吴岚 《中国科学：数学》 CSCD 北大核心 2019年第8期1119-1138,共20页
本文基于高维稀疏线性模型,研究弹性约束估计(elastic net, EN)的相关显著性检验问题,在弹性约束估计的解路径上建立Cov-EN检验.为了获取该检验的理论结果,本文回顾KKT (KarushKuhn-Tucker)条件,通过Lars算法计算得到弹性约束估计的解... 本文基于高维稀疏线性模型,研究弹性约束估计(elastic net, EN)的相关显著性检验问题,在弹性约束估计的解路径上建立Cov-EN检验.为了获取该检验的理论结果,本文回顾KKT (KarushKuhn-Tucker)条件,通过Lars算法计算得到弹性约束估计的解路径上每个节点的解析表达式,证明该检验在一般数据下渐近收敛于参数为1的指数分布.本文的数值模拟和实证分析进一步阐述Cov-EN检验的特点与作用,并与Lasso的协方差检验进行比较. 展开更多
关键词 显著性检验 模型选择 协方差检验
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