自适应设计广义线性模型下基于Lγ惩罚的变量选择及其渐近理论

作     者：高启兵 郭姿涵 朱桂梅 时倩倩 GAO Qibing;GUO Zihan;ZHU Guimei;SHI Qianqian

作者机构：南京师范大学数学科学学院南京210046 

基　　金：国家社会科学基金项目(批准号:18BTJ040)资助 

出 版 物：《应用概率统计》 (Chinese Journal of Applied Probability and Statistics)

年 卷 期：2022年第38卷第6期

页      码：791-806页

摘      要：本文利用Frank和Friedman[3]提出的Lγ惩罚方法,研究了自适应设计广义线性模型下基于惩罚拟似然的变量选择问题及其渐近性质,该方法可同时进行参数估计和变量选择.当0<γ<1时,在适当条件下,本文证明了自适应广义线性模型下基于Lγ惩罚和拟似然的估计量的存在性、相合性和Oracle性质,该结果将广义线性模下固定设计的相关理论推广到了自适应设计情况.最后,本文通过数值模拟和实际数据分析验证所获得理论的有效性.

主 题 词：广义线性模型 自适应设计 惩罚拟似然 变量选择 

学科分类：02[经济学] 0202[经济学-财政学类] 020208[020208] 07[理学] 0714[0714] 070103[070103] 0701[理学-数学类] 

D　O　I：10.3969/j.issn.1001-4268.2022.06.001

馆 藏 号：203117890...