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高一苗;杨，岳汉

分层数据高维回归建模的联合估计。 （英语） Zbl 07830443号

Commun公司。统计、仿真计算。 52，第12号，6129-6140（2023）.
摘要：本文考虑使用分类变量以分层模式收集数据时回归模型的估计。由于数据是从各种来源收集的，因此此类数据经常出现在字段中。大多数文献分析数据时都假设分层信息是已知的，而这种信息并不总是可以获得的。在本文中，我们假设分层信息未知。该联合估计将聚类技术与惩罚回归建模相结合，可以应用于无特定信息的高维分层数据。我们证明了该方法具有渐近性质。仿真和实证研究证实，我们的方法优于没有分层的方法。我们将所提出的方法应用于基因表达数据和温度数据，获得了一些有意义的结果。

MSC公司：

62至XX 统计

关键词：

群集;DBSCAN公司;惩罚;拉索;回归，回归;分层分析

软件：

格林特网;格尔姆奈特;聚类算法
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{Y.Gao}和\textit{Y.Yang}，Commun。统计、仿真计算。52，编号12，6129--6140（2023；Zbl 07830443）
全文： DOI程序

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