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自适应设计广义线性模型的自适应Lasso惩罚最小二乘的渐近性质

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针对自适应设计广义线性模型,研究自适应Lasso惩罚最小二乘变量选择方法.在一定条件下,得到自适应Lasso惩罚最小二乘估计的相合性和Oracle性质,该结果将固定设计广义线性模型相关结果推广到自适应设计广义线性模型中.通过模拟可知,自适应Lasso惩罚方法优于Lasso惩罚方法.
Asymptotic properties of adaptive Lasso penalized least squared method of generalized linear models with adaptive designs

高启兵、于欢、时倩倩、朱桂梅

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南京师范大学数学科学学院,江苏南京210046

广义线性模型 自适应Lasso 变量选择 Oracle性质

国家社会科学基金

18BTJ040

2022

陕西师范大学学报(自然科学版)
陕西师范大学

陕西师范大学学报(自然科学版)

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：0.563
ISSN：1672-4291
年,卷(期)：2022.50(3)
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