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| 基于调整秩回归的组变量选择 | |
| 作者姓名： | 王萧博 吴贤君 王明秋 |
| 作者单位： | 枣庄学院经济与管理学院,277160,枣庄市;曲阜师范大学统计与数据科学学院,273165,山东省曲阜市 |
| 基金项目： | 山东省自然科学基金(ZR2019MA002); |
| 摘 要： | EXP惩罚是一种指数形式的惩罚函数,它近似于L0惩罚. EXP惩罚最小二乘估计具有模型选择的相合性和渐近正态性.但是,惩罚最小二乘方法对重尾分布和含有异常值的混合分布的效果并不理想.该文考虑回归模型中的变量是以组结构形式存在的,研究基于调整秩回归的EXP型组变量选择,给出了调整秩回归估计的理论性质,并通过数据模拟和实例分析,检验调整秩回归的EXP惩罚的效果,结果表明这种方法具有较好的表现. |
| 关 键 词： | 变量选择 EXP惩罚 调整秩回归 组变量 Oracle性质 |
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