含高相关协变量的纵向广义线性模型变量选择研究

结合半标准偏协方差函数(SPAC)和Lasso惩罚估计方法,对一类纵向数据下的广义线性模型的变量选择问题提出一种基于SPAC-Lasso惩罚的变量选择方法。在一些正则性条件下证明了所提出的变量选择方法的相合性,并给出了所得正则估计的收敛速度。所提出的变量选择方法允许协变量之间存在高相关性,改进并推广了已有变量选择方法的应用领域。