基于嵌套组桥方法的历史函数型线性模型稀疏估计
统计方法学
2019-05-29 v1
摘要
传统的历函数型线性模型将时刻 t 函数型响应的当前值与该函数型协变量截至时刻 t 的所有过去值相关联。受某些情形启发——其中更合理地假设仅协变量的近期（而非全部）过去值对函数型响应有影响——我们在本工作中研究具有未知前向历史时滞的历史函数型线性模型。除估计二元回归系数函数这一常见目标外，我们也旨在从数据中识别历史时滞，这在许多应用中十分重要。为此，我们提出一种采用有限元方法的估计过程，以自然契合二元系数函数的梯形域。我们发展了嵌套组桥惩罚，以同时估计二元系数函数与历史时滞。该方法在一个真实数据例子中得到展示，该例子研究通过无创肌电图（EMG）方法记录的肌肉激活对语音产生过程中唇加速度的影响。我们通过模拟研究考察了所提方法的有限样本表现，并与传统方法进行比较。
引用
@article{arxiv.1905.11676,
title = {Sparse Estimation of Historical Functional Linear Models with a Nested Group Bridge Approach},
author = {Xiaolei Xun and Jiguo Cao},
journal= {arXiv preprint arXiv:1905.11676},
year = {2019}
}