基于SIS权的超高维自适应LASSO算法

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自适应LASSO在参数估计和变量选择领域是一种较流行的技术。在一定条件下,可以证明该方法满足oracle性质。但是自适应LASSO不能在超高维情况下使用。本文提出一种修正的自适应LASSO算法,该算法使用SIS权重来代替OLS权重。本文将此方法称为SLASSO方法。该方法有效的解决了超高维下的变量选择问题。同时,本文提出迭代SLASSO算法来增强参数选择的速度和精度。本文最后通过一些数据模拟实例给出了该方法在有限维下的表现。
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