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桥回归的系数估计对应于γ-范数的压缩规律
  • ISSN号:1001-4268
  • 期刊名称:《应用概率统计》
  • 时间:0
  • 分类:O212[理学—概率论与数理统计;理学—数学]
  • 作者机构:[1]中央财经大学统计与数学学院,北京100081, [2]深圳大学深港联合应用统计科学研究中心,数学与计算科学学院,统计科学研究所,深圳518060
  • 相关基金:Gai Yujie's research was supported by the National Natural Science Foundation of China (11201499, 11301309, 71473280). Zhang Zhanli's research was supported by the National Natural Science Foundation of China (11401602). Zhaag Jun's research was supported by the National Natural Science Foundation of China (11401391, 11101157), Tianyuan Youth Fund for Mathematics of the National Natural Science Foundation of China (11326179) and Natural Science Foundation of Shenzhen University (801, 00036112).
中文摘要:

惩罚函数为∑|βj|^γ,γ〉0的桥回归,作为一类特殊的惩罚回归方法,已经被很多文献研究过.本文分别给出了估计系数的压缩大小与γ在γ≥1和0〈γ〈1两种不同情况下取值的一些理论结果,并通过模拟来验证压缩估计的估计效果.

英文摘要:

Bridge regression, a special family of penalized regressions of a penalty function ∑|βj|^γ with γ〉0, has been studied in many literatures. In this paper, we provide some theoretical results of how the shrinkage rule changing with γ under two settings: γ≥1 and 0〈γ〈1, respectively. Simulation results are conducted to evaluate the performance of the proposed method.

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期刊信息
  • 《应用概率统计》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国科协
  • 主办单位:中国数学会概率统计学会
  • 主编:陈木法
  • 地址:上海市闵行区东川路500号华东师范大学统计学院
  • 邮编:200241
  • 邮箱:aps@stat.ecnu.edu.cn
  • 电话:021-54345267
  • 国际标准刊号:ISSN:1001-4268
  • 国内统一刊号:ISSN:31-1256/O1
  • 邮发代号:4-414
  • 获奖情况:
  • 国内外数据库收录:
  • 美国数学评论(网络版),德国数学文摘,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:3548