Variable selection in joint location, scale and skewness models with a skew-t-normal distribution

尽管在均值和/或方差参数建模中有很多关于变量选择方法的论文，但在偏度参数建模中如何选择重要解释变量的工作很少。在本文中，我们提出了一种统一的惩罚似然方法，以同时选择重要变量并估计联合位置、规模和偏度模型中的未知参数偏t正态存在异常值和不对称结果时的（StN）分布。通过适当选择调整参数，我们建立了正则化估计的一致性和预言性。进行了仿真研究，以评估所提出变量选择程序的有限样本性能。通过一个实例说明了该方法。