自适应设计广义线性模型的自适应Lasso惩罚最小二乘的渐近性质

查看全文 作　　者：[1]高启兵;[1]于欢;[1]时倩倩;[1]朱桂梅

机构地区：[1]南京师范大学数学科学学院,江苏南京210046

出　　处：《陕西师范大学学报(自然科学版)》索引2022年第50卷第3期,共7页

基　　金：国家社会科学基金(18BTJ040)。 摘　　要：针对自适应设计广义线性模型,研究自适应Lasso惩罚最小二乘变量选择方法。在一定条件下,得到自适应Lasso惩罚最小二乘估计的相合性和Oracle性质,该结果将固定设计广义线性模型相关结果推广到自适应设计广义线性模型中。通过模拟可知,自适应Lasso惩罚方法优于Lasso惩罚方法。 关键词：广义线性模型自适应Lasso 变量选择 Oracle性质

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