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| 二元选择分位回归的自适应LASSO改进 | |
| 引用本文： | 李楚进,张翠霞.二元选择分位回归的自适应LASSO改进[J].经济数学,2018(2):89-97. |
| 作者姓名： | 李楚进 张翠霞 |
| 作者单位： | 华中科技大学数学与统计学院 |
| 摘 要： | 为避免模型出现过拟合,将自适应LASSO变量选择方法引入二元选择分位回归模型,利用贝叶斯方法构建Gibbs抽样算法并在抽样中设置不影响预测结果的约束条件‖β‖=1以提高抽样值的稳定性.通过数值模拟,表明改进的模型有更为良好的参数估计效率、变量选择功能和分类能力. |
| 关 键 词： | 应用统计数学 分位回归 自适应LASSO 变量选择 二元选择模型 |
Improvement of Binary Quantile Regression Based on Adaptive LASSO |
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| Chujin Li,Cuixia Zhang.Improvement of Binary Quantile Regression Based on Adaptive LASSO[J].Mathematics in Economics,2018(2):89-97. | |
| Authors: | Chujin Li Cuixia Zhang |
| Abstract: | |
| Keywords: | applied statistics & mathematics quantile regression adaptive LASSO variable selection binary regression |
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