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组合惩罚似然估计下发散参数变量选择
1
作者
董莹
宋立新
华志强
《大连理工大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015年第4期436-441,共6页
在Wang等给出的组合惩罚函数的基础之上,将SCAD惩罚部分推广到一般的非凸惩罚的形式,利用岭回归在解释变量相关度较高情形下的良好表现,提出一种推广了的组合惩罚.在参数个数发散的情形之下,利用贝叶斯信息准则(BIC)来选择调整参数,能...
在Wang等给出的组合惩罚函数的基础之上,将SCAD惩罚部分推广到一般的非凸惩罚的形式,利用岭回归在解释变量相关度较高情形下的良好表现,提出一种推广了的组合惩罚.在参数个数发散的情形之下,利用贝叶斯信息准则(BIC)来选择调整参数,能同时完成变量选择和参数估计.而且还可以证明在合适的条件之下,这种估计具有Oracle性质.模拟研究的结果证明了所提出的方法在预测变量具有强相关性之下的优势.
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关键词
组合
惩罚
贝叶斯信息准则(BIC)
变量选择
惩罚极大似然估计
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职称材料
组合惩罚下联合均值与方差模型的变量选择
2
作者
董莹
宋立新
石新勇
《大连理工大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2014年第1期147-151,共5页
在生产实践和计量经济领域中,控制产品质量的方差就能保证产品的合格品数相对稳定,所以当前学者对联合均值与方差模型的研究倍感兴趣.基于解释变量经常是具有相关关系的实际情况,提出了一种由SCAD惩罚和岭回归混合在一起的组合惩罚,该...
在生产实践和计量经济领域中,控制产品质量的方差就能保证产品的合格品数相对稳定,所以当前学者对联合均值与方差模型的研究倍感兴趣.基于解释变量经常是具有相关关系的实际情况,提出了一种由SCAD惩罚和岭回归混合在一起的组合惩罚,该惩罚充分利用了岭回归能克服解释变量相关性过高对估计效果的影响,同时也证明了这样的惩罚具有相合性和Oracle性质.使用该组合惩罚对联合均值与方差模型进行了变量选择.最后的随机模拟结果表明该模型和方法是有效的.
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关键词
组合
惩罚
联合均值与方差模型
变量选择
惩罚极大似然估计
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职称材料
极值分布下联合位置与散度模型的变量选择
被引量：
6
3
作者
吴刘仓
李会琼
《工程数学学报》
CSCD
北大核心
2012年第5期670-680,共11页
极值分布在地震、洪灾和其它自然灾害的预测中是非常有用的.在许多应用方面,很有必要对散度建模.本文推广经典极值回归模型,研究了联合位置与散度模型,并提出了一种同时对位置模型和散度模型的变量选择方法.同时证明了惩罚极大似然估计...
极值分布在地震、洪灾和其它自然灾害的预测中是非常有用的.在许多应用方面,很有必要对散度建模.本文推广经典极值回归模型,研究了联合位置与散度模型,并提出了一种同时对位置模型和散度模型的变量选择方法.同时证明了惩罚极大似然估计具有相合性和oracle性质,通过随机模拟研究了所提出方法的有限样本性质.
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关键词
异方差模型
联合位置与散度模型
惩罚极大似然估计
变量选择
估计
理论
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职称材料
题名
组合惩罚似然估计下发散参数变量选择
1
作者
董莹
宋立新
华志强
机构
大连民族大学理学院
大连理工大学数学科学学院
内蒙古民族大学数学学院
出处
《大连理工大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015年第4期436-441,共6页
基金
国家自然科学基金青年基金资助项目(11101062)
国家自然科学基金资助项目(11371077
+2 种基金
61175041)
中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(DUT12LK29)
大连民族学院自主科研基金资助项目(DC120101115)
文摘
在Wang等给出的组合惩罚函数的基础之上,将SCAD惩罚部分推广到一般的非凸惩罚的形式,利用岭回归在解释变量相关度较高情形下的良好表现,提出一种推广了的组合惩罚.在参数个数发散的情形之下,利用贝叶斯信息准则(BIC)来选择调整参数,能同时完成变量选择和参数估计.而且还可以证明在合适的条件之下,这种估计具有Oracle性质.模拟研究的结果证明了所提出的方法在预测变量具有强相关性之下的优势.
关键词
组合
惩罚
贝叶斯信息准则(BIC)
变量选择
惩罚极大似然估计
Keywords
combined penalization
Bayesian information criterion （BIC）
variable selection
penalized maximum likelihood estimation
分类号
O212 [理学—概率论与数理统计]
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职称材料
题名
组合惩罚下联合均值与方差模型的变量选择
2
作者
董莹
宋立新
石新勇
机构
大连理工大学数学科学学院
大连民族学院理学院
中国人民解放军
出处
《大连理工大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2014年第1期147-151,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(61175041
11371077)
+2 种基金
国家自然科学基金青年基金资助项目(11101062)
中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(DUT12LK29)
大连民族学院自主科研基金资助项目(DC120101115)
文摘
在生产实践和计量经济领域中,控制产品质量的方差就能保证产品的合格品数相对稳定,所以当前学者对联合均值与方差模型的研究倍感兴趣.基于解释变量经常是具有相关关系的实际情况,提出了一种由SCAD惩罚和岭回归混合在一起的组合惩罚,该惩罚充分利用了岭回归能克服解释变量相关性过高对估计效果的影响,同时也证明了这样的惩罚具有相合性和Oracle性质.使用该组合惩罚对联合均值与方差模型进行了变量选择.最后的随机模拟结果表明该模型和方法是有效的.
关键词
组合
惩罚
联合均值与方差模型
变量选择
惩罚极大似然估计
Keywords
combined penalization
joint mean and Variance model
variable selection
penalizedmaximum likelihood
分类号
O212 [理学—概率论与数理统计]
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职称材料
题名
极值分布下联合位置与散度模型的变量选择
被引量：
6
3
作者
吴刘仓
李会琼
机构
昆明理工大学理学院
云南大学统计系
出处
《工程数学学报》
CSCD
北大核心
2012年第5期670-680,共11页
基金
国家自然科学基金(11126309
11026209)
+3 种基金
云南省自然科学基金(2009ZC039M
2011FB016
2011FZ044)
昆明理工大学博士科研启动基金(2009-024)~~
文摘
极值分布在地震、洪灾和其它自然灾害的预测中是非常有用的.在许多应用方面,很有必要对散度建模.本文推广经典极值回归模型,研究了联合位置与散度模型,并提出了一种同时对位置模型和散度模型的变量选择方法.同时证明了惩罚极大似然估计具有相合性和oracle性质,通过随机模拟研究了所提出方法的有限样本性质.
关键词
异方差模型
联合位置与散度模型
惩罚极大似然估计
变量选择
估计
理论
Keywords
heteroscedastic regression models
joint location and dispersion models
penalized maxi-mum likelihood estimator
variable selection
estimation theory
分类号
O212.1 [理学—概率论与数理统计]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
组合惩罚似然估计下发散参数变量选择
董莹
宋立新
华志强
《大连理工大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
组合惩罚下联合均值与方差模型的变量选择
董莹
宋立新
石新勇
《大连理工大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2014
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
极值分布下联合位置与散度模型的变量选择
吴刘仓
李会琼
《工程数学学报》
CSCD
北大核心
2012
6
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职称材料
已选择
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