摘要： 半参数部分线性模型 允许对响应的协变量影响进行灵活建模 回归中的变量。 它结合了非参数的灵活性 回归和线性回归的简约性。 最多 现有估算方法中的重要假设 这个模型是预先知道哪些协变量具有 线性效应和不线性效应。 然而，在实际工作中，这是 很少提前知道。 我们在 不假设先验的部分线性模型 协变量具有线性效应。 我们提出了一个半参数 用回归追踪法识别协变量 线性效应。 我们提出的方法是惩罚回归 使用组极小极大凹罚的方法。 不合适 我们证明所提出的方法是模型探索的条件 一致，意味着它可以正确地确定哪些协变量 具有线性效应且概率不高。 这个 通过仿真评估了该方法的性能 支持我们理论结果的研究。 使用了一个数据示例 以说明该方法的应用。
关键词和短语： 组选择， minimax凹惩罚，模型-探索一致性，惩罚 回归，半参数模型，结构估计。