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Logistic回归的ArctanLASSO惩罚似然估计及应用

发布时间:2018-01-11 11:23

  本文关键词:Logistic回归的ArctanLASSO惩罚似然估计及应用 出处:《数量经济技术经济研究》2015年06期  论文类型:期刊论文


  更多相关文章: Logistic回归 ArctanLASSO惩罚似然估计 n~(/)相合性 Oracle性质


【摘要】:Logistic回归是计量经济学中应用最广的离散选择模型。当变量个数较多时,极大似然估计解释性较差,为此本文基于新的惩罚函数ArctanLASSO,给出Logistic回归的一种非凸惩罚似然估计进行参数估计和变量选取,并证明了估计量的n~(1/2)相合性和Oracle性质。本文结合二阶近似处理、LLA方法和梯度下降法给出估计算法,并通过最小化BIC准则对正则化参数进行选取。模拟数据分析显示,当样本量较大时,该方法在参数估计和变量选取两个方面都优于传统的LASSO、SCAD和MCP方法,样本量较小时,该方法同样具有很大优势。实际数据分析表明,该方法很好地权衡了拟合程度和非零系数的选择,是最优的备选模型,具有重要的实际意义。
[Abstract]:Logistic regression is the most widely used discrete choice model in econometrics. When the number of variables is large, the maximum likelihood estimation is explained in this paper, the penalty function based on the new ArctanLASSO, given Logistic regression is a nonconvex penalized likelihood estimation for parameter estimation and variable selection, and it is proved that the estimation of n~ (1/2) the consistency and the Oracle property. This paper combines the two order approximation LLA method and gradient descent method gives the estimation algorithm, and by minimizing the BIC criterion of regularization parameters were selected. The simulation data analysis shows that when the sample size is large, the method selects two aspects are better than the traditional parameter estimation and variable LASSO. The SCAD and MCP method, the sample size is small, this method also has a lot of advantages. The actual data show that this method is a good tradeoff between the fitting degree and non zero coefficient choice is optimal The alternative model is of great practical significance.

【作者单位】: 对外经济贸易大学统计学院;辅仁大学统计资讯学系;
【基金】:对外经济贸易大学中央高校基本科研业务费专项资金资助(14QD18)
【分类号】:F224
【正文快照】: 引言Logistic回归是计量经济学中最早的离散选择模型,适用于两类别或者多类别问题。该方法假定类别之间的分割面是线性的,通过Logistic函数用多个解释变量的线性组合来预测响应变量出现的概率。由于计算简便,易于表达等优点’该方法被广泛应用于经济学、心理学、社会学、生物

【共引文献】

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本文编号:1409338

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