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......
采用中国统计年鉴2000-2019年私人汽车相关数据,利用自适应Lasso估计方法选择已知解释变量得到主要影响变量以进行预测,并与灰色模......
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......
分位数回归和变量选择方法LASSO提出以来,由于其稳定的估计,优良的估计效率得到了广泛应用.分位数回归能够从不同角度分析数据,变......
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......
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......
食管癌是一种消化道恶性肿瘤疾病,其发病率和死亡率在我国的排名仅次于肺癌、肝癌和胃癌,与西方食管腺癌不同,食管鳞癌在我国比较......
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......
