单调缺失机制下高维纵向线性回归模型的变量选择

发布时间：2018-08-20 11:01

【摘要】：在响应变量带有单调缺失的情形下考虑高维纵向线性回归模型的变量选择.主要基于逆概率加权广义估计方程提出了一种自动的变量选择方法,该方法不使用现有的惩罚函数,不涉及惩罚函数非凸最优化的问题,并且可以自动地剔除零回归系数,同时得到非零回归系数的估计.在一定正则条件下,证明了该变量选择方法具有Oracle性质.最后,通过模拟研究验证了所提出方法的有限样本性质.
[Abstract]:In the case of monotonic absence of response variables, variable selection of high dimensional longitudinal linear regression model is considered. Based on inverse probabilistic weighted generalized estimation equations, an automatic variable selection method is proposed. This method does not use existing penalty functions, does not involve the problem of nonconvex optimization of penalty functions, and can automatically eliminate zero regression coefficients. At the same time, the estimation of nonzero regression coefficient is obtained. Under certain regular conditions, it is proved that the variable selection method has Oracle property. Finally, the finite sample properties of the proposed method are verified by simulation.
【作者单位】： 浙江农林大学统计系;
【基金】：浙江省自然科学基金(LQ15A010008,LY17A010026) 全国统计科学研究项目(2016LZ06) 浙江省统计研究课题(20150616)
【分类号】：O212.1

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本文编号：2193346