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Jeon，Jong-June（琼·琼）;金永代（Kim，Yongdai）;元成浩;霍西克·崔

用于成分数据分析的原始路径算法。 （英语） Zbl 1510.62309号

计算。统计数据分析。 148，文章ID 106958，第14页（2020）.
小结：我们考虑协变量非负且其和总是一的成分数据的LASSO估计。由于回归系数的线性约束是由“和为一”条件引起的，因此LASSO的标准算法不能直接应用于成分数据。因此，通常使用具有线性约束的特定正则化回归模型。然而，线性约束会带来额外的计算时间，这在高维情况下会变得更加严重。此外，在现有方法下，没有研究回归的精确计算。本文首先提出了一种高维成分数据的（l_1）正则回归的精确解路径算法，并将其推广到一个分类模型。我们还将其计算速度与先前开发的算法进行了比较，然后将该算法应用于分析经济学中的收入不平等数据和生物学中的人体肠道微生物数据。通过对模拟数据集和实际数据集的分析，我们证明了对于成分数据，我们的专用算法比广义LASSO算法更有效。

引用于2文件

MSC公司：

62J07型 岭回归；收缩估计器（拉索）
62J05型 线性回归；混合模型
62H30型 分类和区分；聚类分析（统计方面）
62页第10页 统计学在生物学和医学中的应用；元分析
62-08 统计问题的计算方法

关键词：

惩罚回归;约束;解路径算法;微生物组数据

软件：

朱莉娅;卡萨诺瓦;CCLasso公司;约束拉索;格尔姆奈特;对
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{J.-J.Jeon}等人，计算。统计数据分析。148，文章ID 106958，14 p.（2020；Zbl 1510.62309）
全文： 内政部 arXiv公司

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