【摘 要】
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已经有很多人对线性模型的相关问题做出了大量的选择性推断工作。但是,其适用范围并不全面。实际上,我们会遇到很多非正态非连续的数据,并且随机误差项是异方差等方面的问题,
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已经有很多人对线性模型的相关问题做出了大量的选择性推断工作。但是,其适用范围并不全面。实际上,我们会遇到很多非正态非连续的数据,并且随机误差项是异方差等方面的问题,故本文将一些选择性推断的工作推广到广义线性模型上。我们建议使用数据雕琢方法,对数据样本先拆分再进行推断。另外,很多的模型变量选择的工作,都是基于已知噪声水平的。但是,在很多实际情况下,误差方差是未知的,而且在高维数据中,对它的估计存在一定难度。本文中,我们使用平方根lasso,进行变量选择,证明出对于广义线性模型,调优参数的选择不受数据中噪声波
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