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部分线性空间自回归模型的惩罚最小二乘方法
1
作者
程瑶瑶
李体政
《工程数学学报》
CSCD
北大核心
2024年第2期294-310,共17页
部分线性空间自回归模型因具有参数空间自回归模型的解释能力和非参数空间自回归模型的灵活性而成为一类备受关注的半参数空间自回归模型。主要研究部分线性空间自回归模型的变量选择问题,基于轮廓拟最大似然方法和一类非凸罚函数,提出...
部分线性空间自回归模型因具有参数空间自回归模型的解释能力和非参数空间自回归模型的灵活性而成为一类备受关注的半参数空间自回归模型。主要研究部分线性空间自回归模型的变量选择问题,基于轮廓拟最大似然方法和一类非凸罚函数,提出了一类惩罚最小二乘方法同时选择该模型的参数部分中重要解释变量和估计相应的非零回归系数。在适当的正则条件下,推导了回归系数的惩罚估计的收敛速度,并证明了所提出的变量选择方法具有Oracle性质。模拟研究和实际数据分析均表明所提出的变量选择方法具有满意的有限样本性质。
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关键词
空间相关
部分线性空间自回归模型
轮廓拟最大似然方法
非凸罚函数
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职称材料
题名
部分线性空间自回归模型的惩罚最小二乘方法
1
作者
程瑶瑶
李体政
机构
西安建筑科技大学理学院
出处
《工程数学学报》
CSCD
北大核心
2024年第2期294-310,共17页
基金
国家自然科学基金(11972273)
全国统计科学一般项目(2019LY36)
陕西省自然科学基金(2021JM349).
文摘
部分线性空间自回归模型因具有参数空间自回归模型的解释能力和非参数空间自回归模型的灵活性而成为一类备受关注的半参数空间自回归模型。主要研究部分线性空间自回归模型的变量选择问题,基于轮廓拟最大似然方法和一类非凸罚函数,提出了一类惩罚最小二乘方法同时选择该模型的参数部分中重要解释变量和估计相应的非零回归系数。在适当的正则条件下,推导了回归系数的惩罚估计的收敛速度,并证明了所提出的变量选择方法具有Oracle性质。模拟研究和实际数据分析均表明所提出的变量选择方法具有满意的有限样本性质。
关键词
空间相关
部分线性空间自回归模型
轮廓拟最大似然方法
非凸罚函数
Keywords
spatial dependence
partially linear spatial autoregressive model
profile quasimaximum likelihood method
non-convex penalty
分类号
O212.7 [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
部分线性空间自回归模型的惩罚最小二乘方法
程瑶瑶
李体政
《工程数学学报》
CSCD
北大核心
2024
0
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