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夏晓超;刘志;杨，胡

具有发散协变量数的最小绝对相对误差模型的正则化估计。 （英语） Zbl 1468.62213号

计算。统计数据分析。 96, 104-119 (2016).
摘要：本文考虑了最小绝对相对误差（LARE）模型的变量选择，其中模型的维数（p_n）可以随着样本量的增加而增加。在一些温和的正则条件下，我们建立了预言性质，包括模型选择的一致性和非零参数估计的渐近正态性。正则化中考虑了一种自适应加权方案，该方案通过线性近似允许自适应Lasso、SCAD和MCP惩罚。理论结果允许维数以一致性的速率（p_n=o（n^{1/2}）和渐近正态的速率（pn=o（n ^{1/3}））发散。此外，研究了一种实用的基于最小二乘近似的变量选择方法，并给出了其预言性。进行了数值研究，以评估所提方法的性能。

引用于8文件

MSC公司：

62-08 统计问题的计算方法
62J07型 岭回归；收缩估计器（拉索）

关键词：

变量选择;协变量发散数;最小绝对相对误差;最小二乘近似;oracle属性

软件：

汞;凯利
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{X.Xia}等人，计算。统计数据分析。96、104——119（2016；Zbl 1468.62213）
全文： DOI程序

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