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混合回归模型变量-簇间效应检验与变量选择
被引量:
1
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作者
余纯
文双
黄丹
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2021年第24期15-19,共5页
有限混合回归模型已被广泛应用于由聚类和异质结构总体产生的混合回归关系的建模中,文章提出了一种在混合回归模型中检测预测变量-簇间效应和变量选择的基于等式约束的Lasso新方法;给出了一种修正的期望-最大化(EM)算法,能使混合回归模...
有限混合回归模型已被广泛应用于由聚类和异质结构总体产生的混合回归关系的建模中,文章提出了一种在混合回归模型中检测预测变量-簇间效应和变量选择的基于等式约束的Lasso新方法;给出了一种修正的期望-最大化(EM)算法,能使混合回归模型执行稳定、高效的计算,并提出了在该修正的EM算法内的M步骤中的Bregman coordinate descent算法(简称BCDA算法)来估计预测变量和簇间效应参数。模拟研究和实际数据应用表明,该方法在预测变量-簇间效应检测和变量选择方面均有很好的表现。
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关键词
等式约束
变量-簇间效应
变量
选择
混合回归模型
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题名
混合回归模型变量-簇间效应检验与变量选择
被引量:
1
1
作者
余纯
文双
黄丹
机构
江西财经大学统计学院
江西财经大学国际学院
出处
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2021年第24期15-19,共5页
基金
江西省自然科学基金资助项目(20202BABL201013)。
文摘
有限混合回归模型已被广泛应用于由聚类和异质结构总体产生的混合回归关系的建模中,文章提出了一种在混合回归模型中检测预测变量-簇间效应和变量选择的基于等式约束的Lasso新方法;给出了一种修正的期望-最大化(EM)算法,能使混合回归模型执行稳定、高效的计算,并提出了在该修正的EM算法内的M步骤中的Bregman coordinate descent算法(简称BCDA算法)来估计预测变量和簇间效应参数。模拟研究和实际数据应用表明,该方法在预测变量-簇间效应检测和变量选择方面均有很好的表现。
关键词
等式约束
变量-簇间效应
变量
选择
混合回归模型
Keywords
equality constraints
variable
-
cluster effect
variable selection
mixed regression model
分类号
O21 [理学—概率论与数理统计]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
混合回归模型变量-簇间效应检验与变量选择
余纯
文双
黄丹
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2021
1
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