几种高维变量选择方法的比较及应用

发布时间：2018-11-10 14:03

【摘要】：变量选择一直是建立回归模型中的一个重要问题。文章基于线性模型对lasso、adaptive-lasso、SCAD、elastic net、group lasso和group SCAD等方法进行了较为系统的比较分析,通过进行无分组变量和有分组变量的模拟实验,比较了几种方法之间的优缺点和相关联系。分析了在不同自变量相关系数以及在不同误差项方差的情况下,各种方法的模型误差的变化趋势以及相互之间的差异比较。
[Abstract]:Variable selection has always been an important problem in the establishment of regression models. In this paper, lasso,adaptive-lasso,SCAD,elastic net,group lasso and group SCAD methods are compared and analyzed systematically based on linear model, and the simulation experiments without grouping variables and with grouping variables are carried out. The advantages and disadvantages of several methods and their correlation are compared. The variation trend of model errors and the differences between them are analyzed under different independent variable correlation coefficients and variances of different error terms.
【作者单位】： 中国人民大学统计学院;新疆财经大学统计与信息学院;
【基金】：中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(15XNL008)
【分类号】：O212.1

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本文编号：2322666