多种分布下选择后变量显著性分析及其在CEPS数据中的应用

	多种分布下选择后变量显著性分析及其在CEPS数据中的应用
	闫懋博 ; 田茂再
	2020-01-15
发表期刊	系统科学与数学
期号	1 页码:141-155
摘要	在使用变量选择方法选出模型后,如何评价模型中变量系数的显著性是统计学重点关注的前沿问题之一.文章从适应性Lasso变量选择方法的选择结果出发,在考虑实践中误差分布多样性的前提下,基于选择事件构造了模型保留变量系数的条件检验统计量,并给出了该统计量的一致收敛性质的证明过程.模拟研究显示,在多种误差分布下所提方法均可进一步优化变量选择结果,有较强的实用价值.应用此方法对CEPS学生数据进行了实证分析,最终选取了学生认知能力等10个变量作为影响中学生成绩的主要因素,为相关研究提供了有益的参考.
关键词	变量选择误差分布选择后推断
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收录类别	北大核心
ISSN	1000-0577
语种	中文
文献类型	期刊论文
条目标识符	http://ir.lzufe.edu.cn/handle/39EH0E1M/10324
专题	统计与数据科学学院
作者单位	1.中国人民大学应用统计科学研究中心中国人民大学统计学院; 2.新疆财经大学统计与信息学院; 3.兰州财经大学统计学院
推荐引用方式 GB/T 7714	闫懋博,田茂再. 多种分布下选择后变量显著性分析及其在CEPS数据中的应用[J]. 系统科学与数学,2020(1):141-155.
APA	闫懋博,&田茂再.(2020).多种分布下选择后变量显著性分析及其在CEPS数据中的应用.系统科学与数学(1),141-155.
MLA	闫懋博,et al."多种分布下选择后变量显著性分析及其在CEPS数据中的应用".系统科学与数学 .1(2020):141-155.

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29122.caj（1017KB）	期刊论文	出版稿	暂不开放	CC BY-NC-SA	请求全文