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robustHD:高维数据的稳健方法。高维数据的稳健方法,特别是基于最小角度回归和稀疏回归的线性模型选择技术。

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  • 惩罚回归

  • 网址: cran.r-project.org/web。。。
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  • 手册: cran.r-project.org/web。。。
  • 作者:安德烈亚斯·阿尔芬斯
  • 依赖项:R

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zbMATH中的参考文献(参考文献8条,1标准件)

显示第1到第8个结果,共8个。
是的按年份排序(引用)

  1. 博特默,莉亚;克劳斯,克里斯托夫;Wilms,Ines:具有离群值的大型数据集的稀疏回归(2022)
  2. 阿马托、翁贝托;安东尼亚迪斯,麻醉剂;意大利德菲斯;Gijbels,Irene:稀疏和高维线性模型的惩罚鲁棒估计(2021)
  3. Andreas Alfons:robustHD:高维数据稳健回归的R包(2021)不是zbMATH
  4. 菲尔兹莫瑟,彼得;Gregorich,Mariella:应用数据分析中的多变量异常值检测:全局、局部、成分和单元异常值(2020)
  5. 德布鲁恩,米切尔;赫普纳,塞巴斯蒂安;瑟尼尔斯,斯文;对外:哪些变量贡献最大?(2019年)
  6. 弗雷厄,加布里埃拉诉科恩;凯文,大卫;Salibián-Barera,马蒂亚斯;Smucler,Ezequiel:蛋白质组生物标志物变量选择和识别的稳健弹性网络估计(2019)
  7. 阿方斯,安德烈亚斯;克劳斯,克里斯托夫;Gelper,Sarah:稳健的群体最小角度回归(2016)
  8. 阿方斯,安德烈亚斯;克劳斯,克里斯托夫;Sarah Gelper:用于分析高维大数据集的稀疏最小二乘回归(2013)

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