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广义线性模型Lasso惩罚回归估计的局部二次逼近
1
作者
顾光同
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2015年第11期79-81,共3页
文章阐述了广义线性模型参数的极大似然无惩罚和1-范数约束即Lasso惩罚估计形式,但极大似然的Lasso惩罚估计不是逐片线性的。那么对Lasso惩罚估计形式进行局部两次泰勒展开,进行局部二次逼近,从而得到Lasso惩罚的重复加权最小二乘估计...
文章阐述了广义线性模型参数的极大似然无惩罚和1-范数约束即Lasso惩罚估计形式,但极大似然的Lasso惩罚估计不是逐片线性的。那么对Lasso惩罚估计形式进行局部两次泰勒展开,进行局部二次逼近,从而得到Lasso惩罚的重复加权最小二乘估计路径形式,实现估计的逐片线性,相关研究为广义线性模型的惩罚回归估计的深入研究和应用提供参考。
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关键词
GLM
Lasso惩罚
局部
二
次逼近
重复加权最小二乘
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职称材料
题名
广义线性模型Lasso惩罚回归估计的局部二次逼近
1
作者
顾光同
机构
浙江农林大学理学院统计系
出处
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2015年第11期79-81,共3页
基金
全国统计科学研究基金资助项目(2013LY123)
浙江省教育厅基金资助项目(Y201223259)
浙江农林大学科研发展基金项目(2011FR042)
文摘
文章阐述了广义线性模型参数的极大似然无惩罚和1-范数约束即Lasso惩罚估计形式,但极大似然的Lasso惩罚估计不是逐片线性的。那么对Lasso惩罚估计形式进行局部两次泰勒展开,进行局部二次逼近,从而得到Lasso惩罚的重复加权最小二乘估计路径形式,实现估计的逐片线性,相关研究为广义线性模型的惩罚回归估计的深入研究和应用提供参考。
关键词
GLM
Lasso惩罚
局部
二
次逼近
重复加权最小二乘
分类号
F224 [经济管理—国民经济]
C811 [社会学—统计学]
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作者
出处
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1
广义线性模型Lasso惩罚回归估计的局部二次逼近
顾光同
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2015
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