自适应弹性网相关论文
针对协变量是函数型、响应变量是标量的多元函数型回归模型,文章提出了函数系数基于再生核Hilbert空间展开的变量选择方法.首先,利......
以2010—2019年期间A股制造业上市公司作为研究对象,构建财务舞弊识别指标体系,用局部线性嵌入方法、自适应弹性网方法对初始指标......
变量选择可以帮助我们从大量的数据中提取出有价值的信息,提高模型的预测精度.如何高效地从众多的协变量中选出对因变量有重要作用......
数据缺失是统计研究领域中普遍存在的问题。在本文中,我们扩展了Choi和Tibshirani(2013)提出的弹性网回归下的半正定方差方法,引入......
随着人工智能领域的迅速发展,人工神经网络开始成为人们关注的焦点,因为其具有出色的拟合能力,理论上能够对任何数据分布进行拟合,......
目的:生存分析中,Cox模型是分析生存数据的经典模型。随着高通量技术的飞速发展,实现了数以万计的基因位点测定,而样本量往往较小,......
在不同时刻对于不同个体或者观测对象分别进行若干次重复观测，即得到了不同时刻对于不同个体的若干观测值，这类数据我们称其为纵向数......
变量选择作为数据分析的重要方法之一深受广大学者的青睐。近年来,高维、强相关又带有冗余的数据广泛应用在自然科学及生物医学学......
逻辑回归作为一种重要的数据分析方法,在各个领域应用十分广泛。在实际分类问题的应用中,逻辑回归总是可以收到良好的效果。然而,......
广义线性模型是统计学中非常重要的模型之一,它在生物、经济、医学、社会等领域有着广泛地应用。在实际建模过程中,一开始往往选择......
针对高维强相关数据的变量选择问题，本文提出了改进的变量选择方法．该方法先利用自适应弹性网方法（Aenet）在原始的强相关数据上建立模......
