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二元选择分位回归的自适应LASSO改进

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摘要

为避免模型出现过拟合,将自适应LASSO变量选择方法引入二元选择分位回归模型,利用贝叶斯方法构建Gibbs抽样算法并在抽样中设置不影响预测结果的约束条件||β||=1以提高抽样值的稳定性.通过数值模拟,表明改进的模型有更为良好的参数估计效率、变量选择功能和分类能力.

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来源
《经济数学》|2018年第2期|89-97|共9页
作者
李楚进; 张翠霞;
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作者单位

华中科技大学数学与统计学院,湖北武汉430074;

华中科技大学数学与统计学院,湖北武汉430074;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类一般数理统计;
关键词
应用统计数学; 分位回归; 自适应LASSO; 变量选择; 二元选择模型;

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