.png){kind=icon}
返回
Variable selection for partially linear single-index varying-coefficient model
.png){kind=icon}
PRE
AI
DOI：10.1080/03610926.2025.2581243.png)
.png){kind=icon}
原文求助.png){kind=icon}
分享.png){kind=icon}
收藏
摘要
En 中文
本文聚焦于部分线性单指标变系数模型的变量选择问题。提出了一种结合基样条函数逼近和SCAD惩罚的变量选择方法。该方法能够同时选择参数和非参数成分中的显著变量，并估计非零回归系数和系数函数。该方法的一致性以及高维数据下惩罚最小二乘估计量的Oracle性质得以确立。通过一些模拟和真实数据分析，阐述了所提出方法的有限样本性能。
Keyword:
Partially linear single-index varying-coefficient model
variable selection
SCAD
high-dimensional data
期刊
C
IF:
0.8
论文数:
221
被引数:
0
机构
引用论文
.png){kind=icon}
查看更多内容