China's arduous war against the HIV/AIDS plague gained a powerful new warrior when the State Industry & Commerce Administration (SICA) integrated an HIV prevention message into its routine duties.
高维数据的变量选择一直是统计学领域的热门研究方向。本文研究SICA罚估计在线性模型变量选择中的应用,结合LLA (Local linear approximation)和坐标下降算法给出一种有效的迭代算法,并提出BIC准则选择正则化参数。实际数据的分析表明,...高维数据的变量选择一直是统计学领域的热门研究方向。本文研究SICA罚估计在线性模型变量选择中的应用,结合LLA (Local linear approximation)和坐标下降算法给出一种有效的迭代算法,并提出BIC准则选择正则化参数。实际数据的分析表明,与其他变量选择方法相比较,SICA方法在参数估计精度和变量选择方面具有较好的表现。展开更多
文摘China's arduous war against the HIV/AIDS plague gained a powerful new warrior when the State Industry & Commerce Administration (SICA) integrated an HIV prevention message into its routine duties.
基金Supported by National Natural Science Foundation of China(11501579)Fundamental Research Funds for the Central Universities,China University of Geosciences(Wuhan)(CUGW150809)
文摘高维数据的变量选择一直是统计学领域的热门研究方向。本文研究SICA罚估计在线性模型变量选择中的应用,结合LLA (Local linear approximation)和坐标下降算法给出一种有效的迭代算法,并提出BIC准则选择正则化参数。实际数据的分析表明,与其他变量选择方法相比较,SICA方法在参数估计精度和变量选择方面具有较好的表现。