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Comments on: Nonparametric inference with generalized likelihood ratio tests

机译:评论:具有广义似然比检验的非参数推理

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摘要

We discuss the issues raised by Fan and Jiang in the context of high dimensional models and argue that fitting sparse nonparametric models might be preferable to hypothesis testing.
机译:我们讨论了范和江在高维模型中提出的问题,并认为拟合稀疏非参数模型可能比假设检验更可取。

著录项

  • 来源
    《TEST》 |2007年第3期|453-455|共3页
  • 作者

    John Lafferty; Larry Wasserman;

  • 作者单位

    Computer Science Department and Machine Learning Department Carnegie Mellon University Pittsburgh USA;

    Statistics Department and Machine Learning Department Carnegie Mellon University Pittsburgh USA;

  • 收录信息
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类
  • 关键词

    Additive models; Lasso; Sparsity;

    机译:加性模型套索稀疏性;

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