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广义线性模型下ERIC方法的调节参数选择
被引量：
2
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作者
王亚荣
白永昕
田茂再
《统计与信息论坛》
CSSCI
北大核心
2019年第2期19-27,共9页
变量选择是处理高维统计模型的基本方法,在回归模型的变量选择中SCAD惩罚函数不仅可以很好地选择出正确模型,同时还可以对参数进行估计,而且还具有oracle性质,但这些良好的性质是基于选择出一个合适的调节参数。目前国内关于调节参数选...
变量选择是处理高维统计模型的基本方法,在回归模型的变量选择中SCAD惩罚函数不仅可以很好地选择出正确模型,同时还可以对参数进行估计,而且还具有oracle性质,但这些良好的性质是基于选择出一个合适的调节参数。目前国内关于调节参数选择方面大多是对于变量选择问题的研究,针对广义线性模型基于SCAD惩罚使用新方法 ERIC准则进行调节参数的选择,并证明在一定条件下经过该准则选择的模型具有一致性。模拟与实证分析结果表明,ERIC方法在选择调节参数方面优于传统的CV准则、AIC准则和BIC准则。
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关键词
SCAD惩罚
eric信息准则
广义线性模型
变量选择
调节参数选择
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职称材料
题名
广义线性模型下ERIC方法的调节参数选择
被引量：
2
1
作者
王亚荣
白永昕
田茂再
机构
兰州财经大学统计学院
中国人民大学统计学院
中国人民大学应用统计科学研究中心
出处
《统计与信息论坛》
CSSCI
北大核心
2019年第2期19-27,共9页
基金
中国人民大学科学研究基金项目<大数据分析的稳健统计理论与应用研究>(18XNL012)
文摘
变量选择是处理高维统计模型的基本方法,在回归模型的变量选择中SCAD惩罚函数不仅可以很好地选择出正确模型,同时还可以对参数进行估计,而且还具有oracle性质,但这些良好的性质是基于选择出一个合适的调节参数。目前国内关于调节参数选择方面大多是对于变量选择问题的研究,针对广义线性模型基于SCAD惩罚使用新方法 ERIC准则进行调节参数的选择,并证明在一定条件下经过该准则选择的模型具有一致性。模拟与实证分析结果表明,ERIC方法在选择调节参数方面优于传统的CV准则、AIC准则和BIC准则。
关键词
SCAD惩罚
eric信息准则
广义线性模型
变量选择
调节参数选择
Keywords
SCAD penalty
eric
information criteria
generalized linear model
variable selection
tuning parameters
分类号
O212 [理学—概率论与数理统计]
F224 [经济管理—国民经济]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
广义线性模型下ERIC方法的调节参数选择
王亚荣
白永昕
田茂再
《统计与信息论坛》
CSSCI
北大核心
2019
2
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