论文摘要
本文基于高维稀疏线性模型,研究弹性约束估计（elastic net, EN）的相关显著性检验问题,在弹性约束估计的解路径上建立Cov-EN检验.为了获取该检验的理论结果,本文回顾KKT （KarushKuhn-Tucker）条件,通过Lars算法计算得到弹性约束估计的解路径上每个节点的解析表达式,证明该检验在一般数据下渐近收敛于参数为1的指数分布.本文的数值模拟和实证分析进一步阐述Cov-EN检验的特点与作用,并与Lasso的协方差检验进行比较.
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 杨玥含,吴岚
关键词: 显著性检验,模型选择,协方差检验
来源: 中国科学:数学 2019年08期
年度: 2019
分类: 基础科学
专业: 数学
单位: 中央财经大学统计与数学学院,北京大学数学科学学院
基金: 国家自然科学基金(批准号:11671059)资助项目
分类号: O212.1
页码: 1119-1138
总页数: 20
文件大小: 760K
下载量: 93
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