混合效应模型的多惩罚回归过程及其算法收敛性研究

发布时间：2018-07-06 12:35

  本文选题：高维 + 多惩罚　； 参考：《统计与信息论坛》2017年10期

【摘要】：针对混合效应模型中固定效应与随机效应同时选择问题,提出了施加多个惩罚项的回归过程,同时给出了参数估计的交替迭代算法,并证明了算法的收敛性。针对两种特殊的多惩罚回归过程,分别利用计算机模拟数据进行了比较分析,结果显示新方法在各种不同条件下均有良好的表现,尤其是能处理高维稀疏的混合效应模型。最后通过一个实际数据演示了新方法的应用。
[Abstract]:To solve the problem of simultaneous selection of fixed and random effects in the mixed effect model, a regression process with multiple penalty terms is proposed, and an alternating iterative algorithm for parameter estimation is given, and the convergence of the algorithm is proved. Two kinds of special multi-penalty regression processes are compared and analyzed by computer simulation data. The results show that the new method has a good performance under various conditions, especially in dealing with high-dimensional sparse mixed effect models. Finally, the application of the new method is demonstrated by a practical data.
【作者单位】： 湖北工业大学理学院;湖北工业大学产品质量工程研究院;华中师范大学数学与统计学学院;
【基金】：国家自然科学基金项目《基于当代分位回归与鞍点逼近方法的复杂数据分析》(11271368) 教育部人文社科青年基金项目《面板数据的分位回归方法及其变量选择问题研究》(13YJC790105) 国家社会科学基金项目《高维复杂面板数据的双惩罚分位回归建模方法研究》(17BJY210)
【分类号】：O212.1

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本文编号：2102810