典型文献
基于MCP的非对称最小二乘估计
文献摘要：
作为一种流行的非凸惩罚,极小极大凹惩罚(MCP)在变量选择中被广泛使用.非对称最小二乘回归(ALS)区别于最小二乘回归,能够研究响应变量的整个条件分布.文章基于MCP惩罚,提出带有MCP惩罚的稀疏非对称最小二乘回归模型(MCP-ALS),并得到了相应估计量的性质.文章证明:首先,在一定的正则化条件下,当协变量维度固定时,诱导估计量具有Oracle性质.在高维模型中,当回归误差具有有限阶矩时,诱导估计量具有弱化Oracle性质.其次,通过采取不同的非对称权重值,文章提出的方法能够识别出引起异方差的协变量.数值模拟表明,文章提出的方法在变量选择上有优良的表现,并且能有效检测异方差.最后,将所提方法应用于糖尿病数据集中,实例分析表明,所提方法在实现变量选择的同时,能够挖掘解释变量与响应变量之间的潜在关系,以期对糖尿病人病情的预测和控制提供借鉴.
文献关键词：
非对称最小二乘回归;MCP;异方差;变量选择;高维数据
中图分类号：
作者姓名：
张晓琴;卫夏利;米子川;李顺勇
作者机构：
山西财经大学统计学院,太原030006;山西大学经济与管理学院,太原030006;山西大学数学科学学院,太原030006
文献出处：
引用格式：
[1]张晓琴;卫夏利;米子川;李顺勇-.基于MCP的非对称最小二乘估计)[J].系统科学与数学,2022(05):1344-1360
A类：
非凸惩罚,非对称最小二乘回归
B类：
MCP,最小二乘估计,极小,变量选择,ALS,应变量,条件分布,出带,最小二乘回归模型,估计量,正则化,协变量,Oracle,权重值,异方差,有效检测,糖尿病数据,潜在关系,糖尿病人,病人病情,高维数据
AB值：
0.267945
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