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高维回归模型的Fiducial变量选择
被引量：
1
1
作者
赵勇超
梁华
李新民
《中国科学：数学》
CSCD
北大核心
2023年第6期839-858,共20页
本文提出一种基于Fiducial推断的模型不确定度量,给出基于Fiducial边际似然的高维线性回归变量选择方法改进ε-容许集(ε-admissible set,EAS)方法.在传统的稀疏性假设下,本文证明该方法所选择的最优模型具有相合性.此外,本文还建议使...
本文提出一种基于Fiducial推断的模型不确定度量,给出基于Fiducial边际似然的高维线性回归变量选择方法改进ε-容许集(ε-admissible set,EAS)方法.在传统的稀疏性假设下,本文证明该方法所选择的最优模型具有相合性.此外,本文还建议使用一种快速的算法来挑选阈值参数.本文通过模拟研究验证了所提出方法的优越性,并使用所提出的方法分析了一个真实数据案例.
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关键词
变量选择
ε-容许集
Fiducial边际似然函数
模型不确定度量
分组独立
metropolis
-
hastings
算法
原文传递
题名
高维回归模型的Fiducial变量选择
被引量：
1
1
作者
赵勇超
梁华
李新民
机构
青岛大学数学与统计学院
Department of Statistics
出处
《中国科学：数学》
CSCD
北大核心
2023年第6期839-858,共20页
基金
国家自然科学基金(批准号:11871294)资助项目
文摘
本文提出一种基于Fiducial推断的模型不确定度量,给出基于Fiducial边际似然的高维线性回归变量选择方法改进ε-容许集(ε-admissible set,EAS)方法.在传统的稀疏性假设下,本文证明该方法所选择的最优模型具有相合性.此外,本文还建议使用一种快速的算法来挑选阈值参数.本文通过模拟研究验证了所提出方法的优越性,并使用所提出的方法分析了一个真实数据案例.
关键词
变量选择
ε-容许集
Fiducial边际似然函数
模型不确定度量
分组独立
metropolis
-
hastings
算法
Keywords
variable
selection
e-admissible
set
fiducial
marginal
likelihood
function
model
uncertainty
measure
grouped
independence
metropolis
-
hastings
algorithm
分类号
O212.1 [理学—概率论与数理统计]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
高维回归模型的Fiducial变量选择
赵勇超
梁华
李新民
《中国科学：数学》
CSCD
北大核心
2023
1
原文传递
已选择
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参考文献
引证文献
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