کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
1151646 | 1489813 | 2015 | 15 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Nonconvex penalized ridge estimations for partially linear additive models in ultrahigh dimension
ترجمه فارسی عنوان
تخمین های غیر خطی رجب خطی برای مدل های افزایشی خطی در ابعاد فوق العاده
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
ریاضیات
آمار و احتمال
چکیده انگلیسی
Nonconvex penalties (such as the smoothly clipped absolute deviation penalty and the minimax concave penalty) have some attractive properties including the unbiasedness, continuity and sparsity, and the ridge regression can deal with the collinearity problem. Combining the strengths of nonconvex penalties and ridge regression (abbreviated as NPR), we study the oracle selection property of the NPR estimator for high-dimensional partially linear additive models with highly correlated predictors, where the dimensionality of covariates pnpn is allowed to increase exponentially with the sample size nn. Simulation studies and a real data analysis are carried out to show the performance of the NPR method.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Statistical Methodology - Volume 26, September 2015, Pages 1–15
Journal: Statistical Methodology - Volume 26, September 2015, Pages 1–15
نویسندگان
Mingqiu Wang,