【摘 要】
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目前分析、处理高维数据是统计学的研究热门问题．变量选择方法是处理高维数据的有效方法．Elastic Net方法是针对高维海量数据，特别是微列阵的数据而提出的变量选择方法，它能选出
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目前分析、处理高维数据是统计学的研究热门问题．变量选择方法是处理高维数据的有效方法．Elastic Net方法是针对高维海量数据，特别是微列阵的数据而提出的变量选择方法，它能选出强相关的变量，同时估计参数．DantzigSelector(DS)方法是针对样本量远远小于维数类型的数据而提出的变量选择方法，它进行变量选择的同时估计参数．本文阐述了Elastic Net和DS方法，研究正则参数下指数分布回归模型Elastic Net、Adaptive Elastic Net和Adaptive DS方法的性质与应用．主要研究内容如下：一是提出正则参数下指数族分布回归模型Elastic Net方法的变量选择，研究正则参数下指数族分布回归模型ElasticNet方法的组效应性质，及AdaptiveElastic Net方法的Oracle性质；通过数值模拟来验证Elastic Net方法的可行性．二是提出正则参数下指数族分布回归模型ADS方法的变量选择，研究正则参数下指数族分布回归模型ADS方法的Oracle性质，并通过数值模拟来验证该方法的可行性．
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