高维数据下广义线性模型与有交互项的部分变系数模型的变量选择

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随着科学技术的发展,数据的维数越来越高,这时变量选择就扮演着越来越重要的角色.有效的变量选择方法通过筛选掉不重要的变量,得出简洁的模型,提高模型预测的精度和可解释性.近些年来,利用惩罚方法进行变量选择受到了大量统计学家的关注.惩罚方法不仅可以在变量选择的同时给出参数估计,而且还可以减少模型的计算量,因此和传统的变量选择方法相比,惩罚估计的变量选择方法有很高的优越性.本篇文章主要讨论了在高维数据的情形下,广义线性模型和有交互项的部分变系数模型的渐进性质和变量选择问题.第二章利用对数似然函数和自适应桥惩罚估计构造惩罚估计目标函数并研究了高维数据下广义线性模型的参数估计和变量选择问题.在适当的正则条件下,证明了自适应桥估计量的相合性和Oracle性质,并通过数值模拟和实例分析验证了所提方法的有限样本性质及其优良性.第三章重点探讨了高维数据下有交互项的部分变系数模型的变量选择.为了简化模型,本章只探讨线性部分的交互效应,并且模型必须满足主体之间的遗传效应.在两阶段的变量选择中,利用B样条逼近非参数函数和利用SCAD惩罚函数构建惩罚目标函数.为了得出线性部分、交互项部分以及非参数部分的惩罚估计,在变量选择的第一阶段,模型没有考虑交互项,第二阶段的模型由第一阶段选择出的变量以及交互项组成.在适当的正则条件下,证明了惩罚估计量的相合性、Oracle性质以及层次结构的一致性,通过数值模拟验证了所提方法的有限样本性质以及优良性.
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