【摘 要】
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在线性回归模型中,由于误差分布的多样性,每一种分布所对应的最优估计有所不同。本文利用AEPD(asymmetric exponential power distribution)分布,通过调整该分布的参数能得到正态分布、拉普拉斯分布、广义正态分布和非对称拉普拉斯分布等。所以,基于AEPD分布获得的估计方法能更好的适应包含特殊分布在内的各类分布数据。本文基于AEPD分布研究了稳健变量选择问题,所提的
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在线性回归模型中,由于误差分布的多样性,每一种分布所对应的最优估计有所不同。本文利用AEPD(asymmetric exponential power distribution)分布,通过调整该分布的参数能得到正态分布、拉普拉斯分布、广义正态分布和非对称拉普拉斯分布等。所以,基于AEPD分布获得的估计方法能更好的适应包含特殊分布在内的各类分布数据。本文基于AEPD分布研究了稳健变量选择问题,所提的方法不仅能在误差服从各类分布下保证估计的稳健性,同时得到的模型拥有更好的预测效果。在计算上,提供了一种新的计算方法,运用了MM算法来计算估计的初始值,同时,利用MM算法解决惩罚项在0点不可导的问题。最后,通过数据模拟和实证数据分析验证了本文所提估计的优良性。
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