机译:线性回归模型的鲁棒变量选择新方法
School of Mathematics and Statistics, Central South University;
Department of Mathematics and Statistics, Hang Seng Management College;
Key Laboratory for Applied Statistics of MOE, School of Mathematics and Statistics, Northeast Normal University;
Key Laboratory for Applied Statistics of MOE, School of Mathematics and Statistics, Northeast Normal University;
adaptive lasso; entropy inequality; oracle properties; penalized profile likelihood; profile likelihood; robustness; variable selection;
机译:在部分线性变系数模型中进行稳健估计和变量选择的分位数回归
机译:混合线性回归模型的鲁棒变量选择
机译:基于量子回归的变系数部分非线性模型的鲁棒变量选择
机译:变量选择方法对基于线性回归的工作量估计模型的影响
机译:基于收缩的变量选择方法用于线性回归和混合效果模型。
机译:检查回归模型的预测性能的变量选择方法以及所选变量的比例和选择的随机变量
机译:混合线性回归模型的鲁棒变量选择
机译:线性回归中的多个异常值:检测方法,稳健估计和变量选择的进展