生长曲线模型的变量选择高采文;朱晓琳;曾林蕊【期刊名称】《应用概率统计》【年(卷),期】2014(30)2【摘 要】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LASSO为惩罚函数给出了参数矩阵的惩罚最小二乘估计,实现了变量的选择.其次,基于局部渐近二次估计,对生长曲线模型的惩罚最小二乘估计给出了统一的近似估计表达式.接着,讨论了经过Potthoff-Roy变换后模型的惩罚最小二乘估计,证明了自适应LASSO具有Oracle性质.最后对几种变量选择方法进行了数据模拟.结果表明自适应LASSO效果比较好.另外,综合考虑,Potthoff-Roy变换优于拉直变换.【总页数】10页(P213-222)【作 者】高采文;朱晓琳;曾林蕊【作者单位】山西大同大学数学与计算机科学学院,大同,037009;华东师范大学金融与统计学院,上海,200241;华东师范大学金融与统计学院,上海,200241【正文语种】中 文【相关文献】1.甘肃高山细毛羊羔羊生长曲线模型选择及生长曲线分析 [J], 张勇;郭武君;李晓梅;张昌吉;成述儒;田萍;张利平2.医学多变量追踪数据的生长曲线模型 [J], 陈长生;徐勇勇;夏结来3.一种基于敏感性分析的投入-产出变量选择方法——逐个回归分析法对比选择有效"投入-产出"变量 [J], 任渝;蒲林霞4.医学多变量追踪数据的生长曲线模型 [J], 陈长生;徐勇勇;吴冰;尚磊5.混合回归模型变量-簇间效应检验与变量选择 [J], 余纯;文双;黄丹因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请购买¥百度文库VIP限时优惠现在开通,立享6亿+VIP内容立即获取生长曲线模型的变量选择因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请下载掌桥科研官方生长曲线模型的变量选择高采文;朱晓琳;曾林蕊【期刊名称】《应用概率统计》【年(卷),期】2014(30)2【摘 要】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LASSO为惩罚函数给出了参数矩阵的惩罚最小二乘估计,实现了变量的选择.其次,基于局部渐近二次估计,对生长曲线模型的惩罚最小二乘估计给出了统一的近似估计表达式.接着,讨论了经过Potthoff-Roy变换后模型的惩罚最小二乘估计,证明了自适应LASSO具有Oracle性质.最后对几种变量选择方法进行了数据模拟.结果表明自适应LASSO效果比较好.另外,综合考虑,Potthoff-Roy变换优于拉直变换.