郝美玲、瞿连强、孔德翰、孙刘泉、朱洪图。
年份：2021年，数量：22，版本：147，页码：1−39
摘要
具有高维响应和高维变量的大规模矩阵线性回归模型已广泛应用于各种大规模生物医学研究。在本文中，当响应矩阵和预测因子的维数均以样本量的指数速率发散时，我们提出了一种矩阵线性回归模型的最优极小极大变量选择方法。我们开发了一种用于快速计算的迭代硬阈值算法，并建立了参数估计的最优极大极小理论。该方法的有限样本性能通过广泛的模拟研究进行了检验，并提供了阿尔茨海默病神经成像倡议研究的实际数据应用。
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