线性回归模型中变量选择方法综述

被引：67
|
作者：
王大荣 [1 ,2 ]
张忠占 [1 ]
机构：
[1] 北京工业大学应用数理学院
[2] 北京工业大学实验学院
来源：
数理统计与管理 | 2010年 / 29卷 / 04期
基金：
北京市自然科学基金;
关键词：
子集选择; 系数压缩; AIC; Lasso; SCAD;
D O I：
10.13860/j.cnki.sltj.2010.04.003
中图分类号：
O212.1 [一般数理统计];
学科分类号：
摘要：
变量选择是统计分析与推断中的重要内容,也是当今研究的热点课题。本文系统介绍了线性回归模型中变量选择的研究概况和最新进展,并指出了有待进一步研究的问题。
引用
收藏
页码：615 / 627
页数：13
相关论文
共 36 条
  • [1] 联合广义线性模型中的变量选择(英文)
    王大荣
    张忠占
    [J]. 应用概率统计, 2009, 25 (03) : 245 - 256
  • [2] 最优线性回归的计算方法
    李东风
    郑忠国
    [J]. 数理统计与管理, 2008, (01) : 87 - 95
  • [3] 联合广义线性模型中的变量选择
    王大荣
    张忠占
    [J]. 统计研究, 2007, (04) : 37 - 40
  • [4] One-step sparse estimates in nonconcave penalized likelihood models
    Zou, Hui
    Li, Runze
    [J]. ANNALS OF STATISTICS, 2008, 36 (04): : 1509 - 1533
  • [5] Bayes in the sky: Bayesian inference and model selection in cosmology[J] . Roberto Trotta.Contemporary Physics . 2008 (2)
  • [6] Variable selection in semiparametric regression modeling
    Li, Runze
    Liang, Hua
    [J]. ANNALS OF STATISTICS, 2008, 36 (01): : 261 - 286
  • [7] The Dantzig Selector: Statistical Estimation When p Is Much Larger than n[J] . Emmanuel Candes,Terence Tao.The Annals of Statistics . 2007 (6)
  • [8] Forward stagewise regression and the monotone lasso[J] . Trevor Hastie,Jonathan Taylor,Robert Tibshirani,Guenther Walther.Electronic Journal of Statistics . 2007
  • [9] On the non‐negative garrotte estimator[J] . MingYuan,YiLin.Journal of the Royal Statistical Society: Series B （Statistical Methodology） . 2007 (2)
  • [10] The adaptive lasso and its oracle properties
    Zou, Hui
    [J]. JOURNAL OF THE AMERICAN STATISTICAL ASSOCIATION, 2006, 101 (476) : 1418 - 1429
1234