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杨，胡；郭朝晖；吕靖

SCAD用不同数量的参数惩罚秩回归。 （英语） Zbl 1302.62130号

《多元分析杂志》。 133, 321-333 (2015).
摘要：本文研究了线性回归模型中，当参数数量随着样本量的增加而发散时，基于秩回归和SCAD惩罚函数的稳健变量选择和估计。由于秩回归结合了最小绝对偏差（LAD）和最小二乘（LS）的特性，因此所提出的方法能够抵抗响应中的重尾误差或离群值，这通常分别比LS和LAD估计量更加稳健和有效。此外，当预测器的维数（p_n）满足条件（p_n/log n/n to 0），as（n to+infty），其中（n）是样本大小，并且适当地选择了调整参数时，所提出的估计量可以识别潜在的稀疏模型，并具有所需的大样本属性，包括（sqrt{n/p_n}）一致性和渐近正态性。一些仿真结果证实，与其他现有方法相比，新提出的方法具有很好的效果。

引用于6文件

MSC公司：

62甲12 多元分析中的估计
62E20型 统计学中的渐近分布理论

关键词：

高维性；型号选择；oracle属性；秩回归；稳健估计；SCAD公司

软件：

wwcode（世界通用代码）
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{H.Yang}等人，《多元分析杂志》。133、321--333（2015；Zbl 1302.62130）
全文： 内政部

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