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本文对Ising模型的局部条件似然施加非凹惩罚,得到相应参数的Oracle性和渐近正态性.在一致的界下,得到了Ising模型的参数矩阵的符号相合性估计,以及在矩阵Li范数下估计的收敛速度.随机模拟和实例分析表明,非凹惩罚估计的灵敏度普遍较高.
基于相邻选择的Ising模型的非凹惩罚估计
【摘 要】
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本文对Ising模型的局部条件似然施加非凹惩罚,得到相应参数的Oracle性和渐近正态性.在一致的界下,得到了Ising模型的参数矩阵的符号相合性估计,以及在矩阵Li范数下估计的收敛
【机 构】
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安徽财经大学统计与应用数学学院
【出 处】
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应用概率统计
【发表日期】
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2019年2期
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(批准号:11571080);安徽省高校自然科学项目(批准号:KJ2017A433)资助
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