Institutional Repository of School of Statistics
| 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
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| 2019-02-10 | |
| 发表期刊 | 统计与信息论坛
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| 期号 | 2页码:19-27 |
| 摘要 | 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 |
| URL | 查看原文 |
| 收录类别 | CSSCI |
| ISSN | 1007-3116 |
| 语种 | 中文 |
| 来源期刊等级 | C1类 |
| 文献类型 | 期刊论文 |
| 条目标识符 | http://ir.lzufe.edu.cn/handle/39EH0E1M/10902 |
| 专题 | 统计与数据科学学院 |
| 作者单位 | 1.兰州财经大学统计学院; 2.中国人民大学统计学院; 3.中国人民大学应用统计科学研究中心 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 王亚荣,白永昕,田茂再. 广义线性模型下ERIC方法的调节参数选择[J]. 统计与信息论坛,2019(2):19-27. |
| APA | 王亚荣,白永昕,&田茂再.(2019).广义线性模型下ERIC方法的调节参数选择.统计与信息论坛(2),19-27. |
| MLA | 王亚荣,et al."广义线性模型下ERIC方法的调节参数选择".统计与信息论坛 .2(2019):19-27. |
| 条目包含的文件 | ||||||
| 文件名称/大小 | 文献类型 | 版本类型 | 开放类型 | 使用许可 | ||
| 28014.pdf（420KB） | 期刊论文 | 出版稿 | 暂不开放 | CC BY-NC-SA | 请求全文 | |
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