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格尼，叶什姆;叶特金·塔阿察;Özdemir，öenay;奥尔卡·阿斯兰

异方差回归模型中使用最不利分布的稳健估计和变量选择。 （英语） Zbl 1505.62169号

计算。斯达。 36，编号2，805-827（2021）.
总结：方差相等的假设并不总是合适的，文献中广泛研究了不同的方差异质性建模方法。其中一种方法是联合位置和比例模型，其概念是位置和比例取决于通过参数线性模型的解释变量。由于联合位置和比例模型包括两个模型，因此它不能很好地处理大量无关变量。因此，确定对位置和规模重要的变量与估计这些模型的参数一样重要。从这个角度出发，提出了一种稳健估计和变量选择相结合的方法，以同时估计参数和选择重要变量。这是使用最不利分布和最小绝对收缩和选择算子方法完成的。在适当的条件下，我们研究了所提出的鲁棒估计的相合性、渐近分布和稀疏性。通过仿真研究和一个实际数据示例，证明了该方法相对于文献中现有方法的优势。

引用于1文件

MSC公司：

62-08 统计问题的计算方法
62J05型 线性回归；混合模型
62J07型 岭回归；收缩估计器（拉索）
2012年12月62日 参数估计量的渐近性质
62层35 鲁棒性和自适应程序（参数推断）

关键词：

最不利分配;节点位置和比例模型;鲁棒参数估计;稳健变量选择

软件：

GLIM公司;R（右）
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{Y.Güney}等人，计算。Stat.36，No.2，805--827（2021；Zbl 1505.62169）
全文： 内政部

参考文献：

[1] Aitkin，M.，使用GLIM建模正态回归中的方差异质性，J R Stat Soc Ser C（应用统计），36，3，332-339（1987）
[2] 安东尼亚迪斯，A。；Gijbels，I。；Lambert-Lacroix，S。；Poggi，JM，适当色散模型中平均值和色散的联合估计和变量选择，Electron J Stat，101630-1676（2016）·Zbl 1404.62074号
[3] Arslan，O.，回归中稳健参数估计和变量选择的加权LAD-LASSO方法，计算统计数据分析，561952-1965（2012）·Zbl 1243.62029号
[4] Arslan，O.，带Lγ惩罚的惩罚MM回归估计：桥式回归的稳健版本，统计学，50，6，1236-1260（2016）·Zbl 1357.62233号
[5] TS，Breusch；Pagan，AR，异方差和随机系数变化的简单检验，计量经济学，47，51287-1294（1979）·Zbl 0416.62021号
[6] Caner，M.，LASSO型GMM估计量，经济理论，25270-290（2009）·Zbl 1231.62028号
[7] 考克斯，DR；Hinkley，DV，理论统计（1974），伦敦：查普曼和霍尔出版社，伦敦·Zbl 0334.62003号
[8] 埃夫隆，B。；哈斯蒂，T。；约翰斯通，I。；Tibshirani，R.，《最小角度回归（讨论）》，《Ann Stat》，第32期，第407-499页（2004年）·Zbl 1091.62054号
[9] 范，JQ；Li，R.，通过非一致惩罚似然选择变量及其预言属性J，美国统计协会，96，1348-1360（2001）·Zbl 1073.62547号
[10] IE弗兰克；Friedman，JH，一些化学计量学回归工具的统计视图，技术计量学，35，109-135（1993）·Zbl 0775.62288号
[11] 法国汉佩尔；EM Ronchetti；罗素，PJ；华盛顿州斯塔尔，《稳健统计：基于影响函数的方法》（1986），纽约：威利·Zbl 0593.62027号
[12] Harvey，AC，估计具有乘法异方差的回归模型，计量经济学，44，460-465（1976）·Zbl 0333.62040号
[13] Huber，PJ，位置参数的稳健估计，Ann Math Stat，35，1，73-101（1964）·Zbl 0136.39805号
[14] PJ Huber；Ronchetti，EM，稳健统计（2009），纽约：威利，纽约·Zbl 1276.62022号
[15] K.奈特。；Fu，W.，Lasso型估计量的渐近性，Ann Stat，28，5，1356-1378（2000）·Zbl 1105.62357号
[16] 李·G。；彭，H。；Zhu，L.，带发散参数数的无条件惩罚M-估计，Stat Sin，21391-419（2011）·Zbl 1206.62036号
[17] Li，总部；吴，LC；Yi，JY，关节位置、尺度和偏度模型的偏正态混合，应用数学与中国大学，31，3，283-295（2016）·Zbl 1374.62081号
[18] 李，H。；Wu，L。；Ma，T.，偏态正态分布的联合位置、尺度和偏态模型中的变量选择，《系统科学学报》，30，694-709（2017）·Zbl 1369.62166号
[19] 纽伊，WK；麦克法登，D。；恩格尔，RF；McFadden，DL，大样本估计和假设检验，《计量经济学手册》，2111-2245（1994），阿姆斯特丹：Elsevier，Amsterdam
[20] Owen，AB，套索和岭回归的稳健杂交，《康普数学》，443，7，59-72（2007）·Zbl 1134.62047号
[21] Park，RE，异方差误差项估计，《计量经济学》，34，4，888（1966）
[22] Rosset，S。；Zhu，J.，《关于“最小角度回归”的讨论》，作者：B.Efron、T.Hastie、I.Johnstone和R.Tibshirani，Ann Stat，32469-475（2004）
[23] R核心团队（2018）R：统计计算的语言和环境。R统计计算基金会，奥地利维也纳。https://www.R-project.org/。
[24] JT泰勒；Verbyla，AP，t分布位置和尺度参数的联合建模，统计模型，491-112（2004）·Zbl 1112.62010年
[25] Tibshirani，R.，通过LASSO进行回归收缩和选择，J R Stat Soc B，58，267-288（1996）·Zbl 0850.62538号
[26] Verbyla，AP，方差异质性：剩余最大似然和诊断，J R Stat Soc B，52，493-508（1993）·Zbl 0783.62051号
[27] Wang，L。；Li，R.，加权Wilcoxon型平滑剪裁绝对偏差法，生物统计学国际生物统计学协会，65，2，564-571（2009）·Zbl 1167.62093号
[28] Wang，H。；李·G。；Jiang，G.，通过lad-lasso进行稳健回归收缩和一致变量选择，《公共汽车经济统计杂志》，11，1-6（2006）
[29] 王，X。；姜瑜。；黄，M。；Zhang，H.，带指数平方损失的稳健变量选择，美国统计协会杂志，108，502，632-643（2013）·Zbl 06195966号
[30] Wu，LC，偏态正态分布联合位置和比例模型中的变量选择，Commun Stat Simul Compute，43，3，615-630（2014）·Zbl 1291.62062号
[31] 吴，LC；Li，HQ，逆高斯分布联合均值和弥散模型的变量选择，Metrika，75，795-808（2012）·Zbl 1410.62132号
[32] 吴，LC；张，ZZ；Xu，DK，Box-Cox变换联合均值和方差模型中的变量选择，应用统计杂志，39，12，2543-2555（2012）·Zbl 1514.62133号
[33] 吴，LC；张，ZZ；Xu，DK，偏态正态分布联合位置和比例模型中的变量选择，J Stat Comput Simul，83，1266-1278（2013）·Zbl 1431.62293号
[34] 吴，LC；田，GL；Zhang，YQ；Ma，T.，具有偏T正态分布的联合位置、规模和偏态模型中的变量选择，Stat Interface，10，2，217-227（2017）·Zbl 1388.62052号
[35] 郑琦。；加拉赫，C。；Kulasekera，KB，高维数据的自适应惩罚分位数回归，J Stat Plan Inference，143，6，1029-1038（2013）·Zbl 1428.62173号
[36] 郑琦。；彭，L。；He，X.，超高维数据的全球自适应分位数回归，Ann Stat，43，5，2225-2258（2015）·Zbl 1327.62424号
[37] 郑琦。；加拉赫，C。；Kulasekera，KB，变量选择的鲁棒自适应拉索，公共统计理论方法，46，9，4642-4659（2017）·Zbl 1368.62213号
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