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李阳；李蓉；秦宜成；吴梦云；马、双葛

使用阈值梯度定向正则化进行积分相互作用分析。 （英语） Zbl 1436.62710号

申请。斯托克。模型总线。印度。 35，第2期，354-375（2019）.
摘要：针对许多复杂的业务和行业问题，进行了高维数据收集和建模。研究表明，相互作用可能会在主要影响之外产生重要影响。交互分析中未知参数的数量可以大于或远大于样本量。因此，分析单个数据集所产生的结果往往不令人满意。最近的一系列研究中进行了综合分析，该分析联合分析了多个独立研究的原始数据，并表明其优于单数据集分析、元分析和其他多数据集分析。在本研究中，我们的目标是在交互分析中进行综合分析。对于重要交互作用（和主要影响）的正则化估计和选择，我们应用了阈值梯度定向正则化方法。在现有研究的基础上，对阈值梯度定向正则化方法进行了改进，以尊重“主效应、相互作用”层次。该方法公式直观，计算简单，适用范围广。对财务预警系统数据和新闻-APP（应用）推荐行为数据的仿真和分析表明，该方法具有令人满意的实际性能。

引用于2文件

MSC公司：

62兰特 大数据和数据科学的统计方面
62J15型 配对和多重比较；多次测试
62P05号 统计学在精算科学和金融数学中的应用

关键词：

高维数据；综合分析；相互作用分析；TGDR公司
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{Y.Li}等人，应用。斯托克。模型总线。Ind.35，No.2，354--375（2019；Zbl 1436.62710）
全文： 内政部 链接

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