基于相邻选择的Ising模型的非凹惩罚估计

本文对Ising模型的局部条件似然施加非凹惩罚,得到相应参数的Oracle性和渐近正态性.在一致的界下,得到了Ising模型的参数矩阵的符号相合性估计,以及在矩阵Li范数下估计的收敛速度.随机模拟和实例分析表明,非凹惩罚估计的灵敏度普遍较高.

类型: 期刊论文

作者: 李凡群,杨桂元,张孔生

关键词: 图模型,回归,估计,非凹惩罚,相邻选择

来源: 应用概率统计 2019年02期

年度: 2019

分类: 基础科学

专业: 数学

单位: 安徽财经大学统计与应用数学学院

基金: 国家自然科学基金项目(批准号:11571080),安徽省高校自然科学项目(批准号:KJ2017A433)资助

分类号: O21

页码: 165-177

总页数: 13

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