作者
摘要
稳健方法虽然在实践中无处不在，但在正则化估计和高维的背景下仍有待充分理解。即使是简单的问题也会很快变得具有挑战性。例如，经典统计理论确定了模型平均分位数估计和复合分位数估计之间的等价性。然而，对于鼓励稀疏性的方法之间的这种等效性，人们知之甚少。本文提供了一个工具箱，用于进一步研究这些设置中的稳健性，并侧重于预测。特别地，我们研究了最优加权模型平均以及复合$l_1$-正则化估计。通过最小化渐近均方误差来确定最佳权重。这种方法结合了正则化的效果，而没有像在实践中经常使用的那样假设完美选择。这样的权重对预测质量来说是最佳的。通过广泛的模拟研究，我们表明没有任何一种方法系统地优于其他方法。然而，我们发现，即使在高斯模型噪声的情况下，模型平均分位数和复合分位数估计通常也优于最小二乘法。通过对压缩音频信号的重构，实际数据应用证明了该方法的实际应用。
建议引用
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