【摘 要】
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本文受到SICA（smooth integration of counting and absolute deviation）方法的启发,提出一族基于反正切函数的非凸罚函数Arctan LASSO（Arctangent least absolute shrinkage an
【机 构】
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对外经济贸易大学统计学院; Department of Mathematics,Purdue University; 台湾辅仁大学统计资讯学系;
【基金项目】
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对外经济贸易大学中央高校基本科研业务费专项资金(批准号:14QD18)、对外经济贸易大学中国企业“走出去”协同创新中心科研(批准号:201504YY006A);对外经贸大学教师学术创新团队(批准号:CXTD5-05)资助项目
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本文受到SICA（smooth integration of counting and absolute deviation）方法的启发,提出一族基于反正切函数的非凸罚函数Arctan LASSO（Arctangent least absolute shrinkage and selection operator）,该罚函数可以进行参数估计和变量选取,而且提供了一种有效的平滑方法从L0过渡到L1罚函数,渐近性质表明Arctan LASSO估计量具有n1/2相合性和oracle性质.本文结合LLA（local linear approximation）和坐标下降法给出一种有效的迭代算法,并且基于BIC（Bayesian information criterion）准则选出合适的正则化参数.模拟数据分析显示Arctan LASSO在估计精度和变量选取方面有较好的表现,估计效果类似于SICA,而且通常优于LASSO、SCAD（smoothly clipped absolute deviation）、MCP（minimax concave penalty）和自适应LASSO.该方法在实际数据中可以用于变量选取的研究,具有重要的实际意义.
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