QICD公司

R包装QICD。用QICD算法估计非凸惩罚分位数回归模型的系数。超快速算法“QICD”,高维非凸惩罚分位数回归的迭代坐标下降算法。该算法将内迭代的坐标下降算法与外迭代的优化最小化步骤相结合。对于每一个内单变量极小化问题,我们只需要计算一个一维加权中值,这就保证了计算的快速性。调整参数的选择基于两种不同的方法:分位数回归模型的交叉验证和BIC。详情见彭,B和Wang,L.(2015)<<a href=“http://dx.doi.org/10.1080/10618600.2014.913516“>doi:10.1080/10618600.2014.913516</a>>。


zbMATH中的参考文献(参考文献14条)

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  1. Bonaccolto,Giovanni:基于分位数的投资组合:具有替代规范的后模型选择估计(2021年)
  2. 苏美红;王文健:弹性网惩罚分位数回归模型(2021)
  3. 丁先文;陈建东;陈学平:具有不可忽略缺失响应的超高维数据的正则分位数回归(2020)
  4. 刘永新;曾、彭;Lin,Lu:带线性约束的广义(\ell_1)-惩罚分位数回归(2020)
  5. 雷切尔,沃伊切赫;Bogdan,Małgorzata:基于秩的套索——高维稳健模型选择的有效方法(2020)
  6. 王,兰;彭、博;布拉迪奇,杰琳娜;李润泽;吴玉南:高维回归的无调整稳健有效方法(2020)
  7. 阿里·阿尔凯纳尼;Msallam,Basim Shlaibah:分位数回归中的群体识别和变量选择(2019)
  8. 郑在焕;Koo,Ja Yong:使用B样条和总变差惩罚法同时估计分位数回归函数(2019年)
  9. 马海强;李婷;朱宏图;朱忠义:超高维泛函部分线性模型分位数回归(2019)
  10. 石岳勇;焦裕玲;曹永秀;刘艳艳:高维数据MCP惩罚回归的交替方向乘数法(2018)
  11. 石跃勇;吴元山;徐德义;焦玉玲:高维非凸SICA惩罚回归的一种带连续算法的ADMM(2018)
  12. 王彦鑫;范启斌;Zhu,Li:使用连续逼近(L_0)惩罚的变量选择和估计(2018)
  13. 吴岑;张清照;江、余;Ma,Shuange:基于稳健网络的(epi)遗传测量关联分析(2018)
  14. 姆哈德里,阿卜杜拉;穆罕默德·乌胡拉内;Oualkacha,Karim:计算惩罚光滑分位数回归的坐标下降算法(2017)