稀疏情形下的部分惩罚似然比检验

Shanshan Wang; Hengjian Cui

稀疏情形下的部分惩罚似然比检验

统计方法学 2014-11-20 v2

作者: Shanshan Wang , Hengjian Cui

摘要

本文关注稀疏情形下，使用发散维数据检验感兴趣的低维参数并对其余参数进行变量选择。通过部分惩罚似然方法导出了一致性检验，称为部分惩罚似然比检验统计量，并在一些正则条件下得到了其在原假设和阶为 $n^{-1/2}$ 的局部备择假设下的渐近分布。同时，部分惩罚似然估计量的oracle性质也成立。所提出的部分惩罚似然比检验统计量在检验水平和功效方面优于完全惩罚似然比检验统计量，且与经典似然比检验统计量表现相当。此外，所提方法同时获得了变量选择结果和检验的p值。数值模拟和对前列腺癌数据的分析证实了我们的理论发现，并展示了所提出的部分惩罚似然在假设检验和变量选择中的良好性能。

关键词

部分惩罚似然似然比检验变量选择稀疏情形高维数据 oracle性质渐近分布

引用

@article{arxiv.1312.3723,
  title  = {Partial Penalized Likelihood Ratio Test under Sparse Case},
  author = {Shanshan Wang and Hengjian Cui},
  journal= {arXiv preprint arXiv:1312.3723},
  year   = {2014}
}

备注

26 pages, 3 figures,6 tables

稀疏情形下的部分惩罚似然比检验

摘要

关键词

引用

备注

相关论文