SCAD惩罚最小二乘估计量的渐近神谕性质
统计理论
2007-09-12 v1 统计理论
摘要
我们研究了在协变量数量可随样本量增加的稀疏高维线性回归模型中，SCAD惩罚最小二乘估计量的渐近性质。我们特别关注该估计量在同时进行变量选择与估计中的应用。我们证明了在适当条件下，SCAD惩罚最小二乘估计量在变量选择上具有相合性，且非零系数的估计量具有与预先已知零系数时相同的渐近分布。模拟研究表明，该估计量在变量选择和估计方面均表现良好。
引用
@article{arxiv.0709.0863,
title = {Asymptotic oracle properties of SCAD-penalized least squares estimators},
author = {Jian Huang and Huiliang Xie},
journal= {arXiv preprint arXiv:0709.0863},
year = {2007}
}
备注
Published at http://dx.doi.org/10.1214/074921707000000337 in the IMS Lecture Notes Monograph Series (http://www.imstat.org/publications/lecnotes.htm) by the Institute of Mathematical Statistics (http://www.imstat.org)