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袁明;林毅

分组变量回归中的模型选择和估计。 （英语） Zbl 1141.62030号

J.R.Stat.Soc.，塞尔维亚。B、 统计方法。 68，编号1，49-67（2006）.
摘要：我们考虑在回归中选择分组变量（因子）进行准确预测的问题。这种问题在许多实际情况下自然会出现，其中最重要和最著名的例子是多因素方差分析问题。我们没有通过逐步向后消除来选择因子，而是关注估计的准确性，并考虑了拉索、LARS算法和非负加洛特算法在因子选择中的扩展。拉索、LARS算法和非负加洛特是最近提出的可用于选择单个变量的回归方法。我们研究并提出了这些因子选择方法扩展的有效算法，并表明这些扩展在因子选择问题中比传统的逐步向后消除方法具有更好的性能。我们研究了这些方法之间的异同。通过仿真和实例说明了该方法。

引用于7评论
引用于1077文件

MSC公司：

62G08号 非参数回归和分位数回归
62焦耳10 方差和协方差分析（ANOVA）
65C60个 统计中的计算问题（MSC2010）

关键词：

方差分析;拉索;最小角回归;非负绞绳;分段线性解路径

软件：

拉尔斯
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{M.Yuan}和\textit{Y.Lin}，J.R.Stat.Soc.，Ser。B、 统计方法。68，第1号，49--67（2006；Zbl 1141.62030）
全文： 内政部

参考文献：

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