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函数系数部分线性回归模型的变量选择方法
引用本文:冯井艳,鞠思秋.函数系数部分线性回归模型的变量选择方法[J].太原师范学院学报(自然科学版),2012(4):75-77.
作者姓名:冯井艳  鞠思秋
作者单位:山西大同大学数学系;华东师范大学金融与统计学院
基金项目:山西大同大学科研项目(2010K4)
摘    要:函数系数部分线性回归模型是变系数模型中的一种特殊情形,文章对这种新的变系数模型的变量选择问题进行了主要研究.首先,运用局部多项式方法得到非参数项的估计,并且使用B样条逼近函数系数,选取SCAD惩罚作为变量选择方法.其次,得到了估计的渐近性质.最后,模拟说明了该估计方法较好地达到了变量选择的目的.

关 键 词:变量选择  B样条  SCAD惩罚函数  局部多项式

Variable Selection for Function-Coefficient Partially Linear Model
Feng Jingyan,Ju Siqiu.Variable Selection for Function-Coefficient Partially Linear Model[J].Journal of Taiyuan Normal University:Natural Science Edition,2012(4):75-77.
Authors:Feng Jingyan  Ju Siqiu
Institution:1.Department of Mathematics,Shanxi Datong University,Datong 037009; 2.Department of Statistics,East China Normal University,Shanghai 200241,China)
Abstract:The function-coefficient partially linear model is an extension of the varying coefficient model..We mainly focus on the variable selection for the function-coefficient components. Firstly, use local polynomial to get the estimation of nonparametric, meanwhile use B- spline to fit the function coefficient and utilize SCAD as a penal factor to select variable. Second- ly,consider the properties of the estimation. Simulation results show that the proposed variable selection procedure performs well.
Keywords:variable selection  B-spline  SCAD penalty  local polynomial
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