自适应Lasso相关论文
大数据时代背景下,金融业与互联网相互影响使信用贷款业务受到广泛关注。网络环境下的信贷是一种“无需面签、无需抵押、无需担保......
当今社会,房地产市场支撑着中国国民经济的快速发展,而住房租赁市场是庞大房地产市场的重要组成部分,市场发展空间较大,与房屋买卖......
广义线性模型是一类应用十分广泛的统计模型,自从广义线性模型被提出以来,一直受到统计学家和实际工作者的关注,而广义线性模型中......
当真实回归模型具有稀疏形式时,人们通常会采用变量选择的方法来识别出显著的协变量,从而加强所拟合模型的预测表现。在基于右删失......
在应用回归分析处理实际问题时,为了减少模型误差,一般会引入较多的自变量,但不可避免的会出现某些自变量对因变量影响很小或没有......
按照时间发展的先后顺序收集的数据称为时间序列,时间序列体现了研究对象发展的规律和趋势,找出其中的规律有助于人们认识事物的发......
实际生活中,每一特定结果与其关联特征的因果关系往往不可能在短期内形成,通常都会存在一定的时间滞后效应。例如:上市公司违约风......
针对原始高维空间数据特征冗余的特征问题,提出了一种自适应Lasso流形规整的特征提取方法。在原始空间中的样本,经过投影后可以保......
企业的财务状况直接关系到其可持续发展,影响企业财务状况的指标繁多,如何从众多的财务指标中挖掘出重要的指标来建立财务风险预警......
在要求可解释性的机器学习和统计应用中,变量选择对分类和回归任务十分重要.本文提出了一种基于Copula爛的变量选择方法,利用Copul......
针对非平稳时间序列中一类分段平稳自回归(PS A R)过程的变点估计和模型选择问题,在已有的将变点估计问题转化成变量选择问题方法......
随着科学技术的发展,高维成分数据广泛出现在医学和经济学等领域且收集越来越方便,惩罚方法是解决高维数据变量选择问题的重要方法......
在生物,信息,医学研究中,不仅要关注自变量自身对响应变量的作用,同时还关注变量间的交互作用对响应变量的影响.并且交互项需满足......
在处理高维回归问题时,传统的最小二乘法容易出现过拟合的现象,这时需要进行变量选择,去除重要性较低的变量,从而简化模型防止过拟......
分位回归可以全方位地挖掘数据信息,将分位回归技术和二元选择模型结合能够更加全面地刻画问题的本质,更准确地预测二元选择倾向。......
半参数模型由于同时具有非参数模型的变通性和参数模型的可解释性,近年来,在统计学研究中日益流行。其中,部分线性可加模型(partia......
研究目标:解决随机效应分位回归模型中固定效应和随机效应系数同时估计和选择问题.研究方法:对固定效应和随机效应系数同时实施自......
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......
当真实的潜在模型具有稀疏表示时通常需要使用变量选择方法,确定模型中的重要预测因子可提高被拟合模型的预测性能,许多文献研究了......
基于生猪价格影响的供给、需求和市场外部因素,考虑其与生猪价格之间复杂的非线性关系,使用自适应LASSO回归与神经网络用于预警生......
生长曲线模型是一个典型的多元线性模型,在现代统计学上占有重要地位.文章首先基于Potthoff-.Roy变换后的生长曲线模型,采用自适应......
对于高维分位数回归模型提出了一种两步变量选择方法, 这里协变量的维数pn远远大于样本量n. 在第一步中, 使用？1惩罚, 并且证明第一......
以杭州市2016年1月1日到2018年12月6日每日的空气质量指数为研究对象,首先利用自适应Lasso筛选出影响空气质量指数的重要因素,通过......
摘 要 为避免模型出现过拟合，将自适应LASSO变量选择方法引入二元选择分位回归模型，利用贝叶斯方法构建Gibbs抽样算法并在抽样中设置......
空间自回归模型是空间计量经济学中用以刻画观测单元之间空间相关性的常用方法.基于Adaptive Lasso方法研究了这类模型的变量选择......
股票市场反映了一个国家目前的经济状况,也起着预测一个国家或地区经济形势发展的作用。本文的主要研究对象是上证50综合股指。上......
自“余额宝”2013年6月诞生以来,便吸引了社会各界人士的目光,发展十分迅速。互联网货币基金作为互联网+的新型金融产品,改变了传......
旅游产业是有着“无烟工业”之称的第三产业。旅游业属信息密集型产业,信息是其生存和运转的依托。但长期以来,旅游相关信息存在不......
模型选择是高维模型统计分析的基础.但传统的逐步回归和子集选择方法在变量选择中会忽视随机误差,并且其计算方法在高维模型中比较......
中国广义货币供应量增长幅度较大,导致了通货膨胀。通过对货币供应量的研究,可以分析出国民经济的波动,考察货币对经济的影响,有利......
随着我国金融产业的飞速发展,股票投资成为大众最为青睐的一种理财方式。如何较为有效估计股票的价格走向对各投资机构以及众多散......
当前就业难、用工荒并存的重要原因是劳动力市场不健全导致匹配效率低。本文基于面板数据,利用自适应Lasso方法对我国劳动力市场匹......
考虑了Cox模型和变系数Cox模型的变量选择问题,基于自适应LASSO法惩罚偏似然函数,分别对Cox模型的偏似然函数采用二阶泰勒展开式近......
文章考虑了Cox模型的变量选择问题,将自适应Lasso引入到Cox模型中,提出了一类基于惩罚偏似然函数的自适应Lasso估计程序。通过对偏......
在可靠性及生存分析等领域中经常出现左截断右删失数据,即指在某种设定下,样本值不能被完全观测到的数据.左截断右删失数据下线性......
自适应Lasso回归算法是近年来统计选元的一个新兴方法,具备良好的统计性质。在当今社会资产数量众多的金融投资市场中,资产选择的......
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本文主要研究的是信用评分模型中的变量选择问题,变量选择不仅是建模过程中需要考虑的问题,也是统计学研究中很重要的问题之一。在......
随着科学技术的发展和进步,现代工业的生产流程变得越来越复杂。这些复杂的工业过程一旦发生事故,不仅给生产带来巨大的财产损失,......
金融时间序列数据通常表现出波动率的聚集性及其随时间变化的自相关性,为了捕捉这些特性,大部分统计模型都假设数据有依赖于过去的......
如何在对参数进行估计的同时自动选择重要解释变量,一直是面板数据分位回归模型中讨论的热点问题之一。通过构造一种含多重随机效......
ue＊M＃’＃dkB4＃＃8＃”专利申请号:00109“7公开号:1278062申请日:00.06.23公开日:00.12.27申请人地址:（100084川C京市海淀区清华园申请人:清......
CVaR是衡量组合投资的重要风险测度,如何在CVaR组合模型中选择稳健的资产组合以降低管理时间和经济成本十分重要.理论上CVaR模型下......
