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含顺序类别自变量的中位数惩罚回归及应用研究
1
作者
吉洋莹
潘雨辰
黄磊
《重庆理工大学学报（自然科学）》
CAS
北大核心
2022年第11期257-265,共9页
中位数回归不对误差项分布做过强假设且对异常值不敏感,可以提高回归模型的稳健性。自适应LASSO进行变量选择时对自变量采用有差别的惩罚系数,避免了系数的过度压缩。对于含有顺序类别自变量数据进行回归建模时,考虑到此类自变量中伪分...
中位数回归不对误差项分布做过强假设且对异常值不敏感,可以提高回归模型的稳健性。自适应LASSO进行变量选择时对自变量采用有差别的惩罚系数,避免了系数的过度压缩。对于含有顺序类别自变量数据进行回归建模时,考虑到此类自变量中伪分类的存在。构建了一种通过哑变量的线性变换,并结合自适应LASSO惩罚的中位数回归方法。该方法不仅能够进行变量选择得到稳健的估计结果还能进行伪分类的识别与融合。通过2个实际数据验证了该方法的可行性和有效性。
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关键词
自适应LASSO
中位数惩罚回归
顺序类别自变量
伪分类
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职称材料
题名
含顺序类别自变量的中位数惩罚回归及应用研究
1
作者
吉洋莹
潘雨辰
黄磊
机构
西南交通大学数学学院
出处
《重庆理工大学学报（自然科学）》
CAS
北大核心
2022年第11期257-265,共9页
基金
国家自然科学基金项目(11771066)
中央高校基本科研业务费专项资金项目(2682020ZT113)
四川省自然科学基金项目(2022NSFSC1850)。
文摘
中位数回归不对误差项分布做过强假设且对异常值不敏感,可以提高回归模型的稳健性。自适应LASSO进行变量选择时对自变量采用有差别的惩罚系数,避免了系数的过度压缩。对于含有顺序类别自变量数据进行回归建模时,考虑到此类自变量中伪分类的存在。构建了一种通过哑变量的线性变换,并结合自适应LASSO惩罚的中位数回归方法。该方法不仅能够进行变量选择得到稳健的估计结果还能进行伪分类的识别与融合。通过2个实际数据验证了该方法的可行性和有效性。
关键词
自适应LASSO
中位数惩罚回归
顺序类别自变量
伪分类
Keywords
adaptive
LASSO
penalized
median
regression
ordinal
categorical
covariates
pseudo
classification
分类号
O212.4 [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
操作
1
含顺序类别自变量的中位数惩罚回归及应用研究
吉洋莹
潘雨辰
黄磊
《重庆理工大学学报（自然科学）》
CAS
北大核心
2022
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