基于SELO惩罚函数的变量选择研究及应用

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第一章 绪论

1.1 选题背景

1.2 变量选择方法的相关研究

1.3 部分线性模型的相关研究

1.4 复杂网络图模型的相关研究

1.5 文章的内容及结构安排

第二章 相关理论基础

2.1 线性模型的变量选择

(1)线性模型变量选择相关研究

(2) Lasso方法

(3)自适应Lasso方法

2.2 部分线性模型的变量选择

2.3 复杂网络图模型

第三章 部分线性模型的SELO变量选择

3.1 引言

3.2 部分线性模型的SELO估计

3.3 估计的渐近性质

3.4 本章小结

第四章 SELO方法在复杂网络图模型中的应用

4.1 引言

4.2 基于SELO方法的正则化模型

4.3 渐近正态性

4.4 正则化模型的数值模拟

4.5 基因表达数据的实例分析

4.6 本章小结

结论与展望

参考文献

致谢

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