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Z.John Daye;Jeng，X.杰西

通过加权融合对相关变量进行收缩和模型选择。 （英语） 兹比尔1452.62049

计算。统计数据分析。 53，第4期，1284-1298（2009）.
小结：我们提出了加权融合，一种新的惩罚回归和变量选择方法，用于相关变量数据。加权融合可以潜在地合并相关变量之间的信息冗余，以进行估计和变量选择。当预测因子的数量（p）大于观测值的数量（n）时，加权融合也很有用。它允许以积极的方式选择超过个变量。实际数据和仿真实例表明，加权融合可以提高变量选择和预测精度。

引用于16文件

MSC公司：

62-08 统计问题的计算方法
62J05型 线性回归；混合模型
62J07型 岭回归；收缩估计器（拉索）
62甲12 多元分析中的估计

软件：

alr3;拉索
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{Z.J.Daye}和\textit{X.J.Jeng}，计算。统计数据分析。53，第4号，1284--1298（2009；Zbl 1452.62049）
全文： DOI程序

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