【摘 要】
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In this talk,we propose a computationally efficient approach for selecting non-zero partial correlations under the high-dimension-low-sample-size setting.Th
【机 构】
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University of Michigan
【出 处】
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2009 International Conference on Financial Statistics and Fi
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In this talk,we propose a computationally efficient approach for selecting non-zero partial correlations under the high-dimension-low-sample-size setting.This method assumes the overall sparsity of the partial correlation matrix and employs sparse regression techniques for model fitting.We illustrate the performance of our method by extensive simulation studies.
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