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高维线性模型的影响点诊断

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从单影响点到多影响点2个角度回顾了影响点诊断领域的进展;重点介绍了近年发展起来的一些高维影响点检测新方法,该方法适用于自变量个数远超样本量的情形,可被看作是经典Cook距离在高维数据的推广.Cook距离量化了个体观测对最小二乘系数估计的影响,而新方法则捕获了个体观测对边际相关的影响,进而对变量选择和其他下游分析任务产生重要影响.数值模拟结果验证了新方法的可行性和有效性.
Influential point diagnosis for high-dimensional linear models

张欣、赵俊龙

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北京师范大学统计学院,100875,北京

影响点诊断 高维数据 线性模型 Cook距离 边际相关

国家自然科学基金国家自然科学基金

1187110412131006

2023

10.12202/j.0476-0301.2022308

北京师范大学学报(自然科学版)
北京师范大学

北京师范大学学报(自然科学版)

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：0.505
ISSN：0476-0301
年,卷(期)：2023.59(2)
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