| 高维部分线性模型中的变量选择 |
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| 引用本文： | 杨宜平,薛留根,王学娟.高维部分线性模型中的变量选择[J].北京工业大学学报,2011,37(2):291-295. |
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| 作者姓名： | 杨宜平 薛留根 王学娟 |
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| 作者单位： | 北京工业大学应用数理学院,北京,100124;北京工业大学应用数理学院,北京,100124;北京工业大学应用数理学院,北京,100124 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目(10871013); 高等学校博士学科点专项科研基金资助项目(20070005003); 北京市自然科学基金资助项目(1072004,1062001) |
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| 摘 要： | 研究了高维部分线性模型中的变量选择,结合样条方法和Dantzig或Lasso变量选择方法,同时进行变量选择和未知参数估计,证明了估计误差的非渐近界.模拟结果说明,该方法在参数维数较高时优于已有方法.
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| 关 键 词： | 样条 估计理论 线性回归 Monte Carlo方法 |
Variable Selection in High-dimensional Partially Linear Models |
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| YANG Yi-ping,XUE Liu-gen,WANG Xue-juan.Variable Selection in High-dimensional Partially Linear Models[J].Journal of Beijing Polytechnic University,2011,37(2):291-295. |
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| Authors: | YANG Yi-ping XUE Liu-gen WANG Xue-juan |
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| Affiliation: | YANG Yi-ping,XUE Liu-gen,WANG Xue-juan(College of Applied Sciences,Beijing University of Technology,Beijing 100124,China) |
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| Abstract: | This paper considers the problem of variable selection in high-dimensional partially linear models.By combining spline method and Dantzig selector or Lasso,the authors simultaneously select variables and estimate parameters.The simulation results show that the proposed methods are better than the existing method when the dimension of parameters is much larger than the number of observation. |
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| Keywords: | splines estimation theory linear regression Monte Carlo method |
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