CDF 惩罚：回归模型中的稀疏与准无偏估计
统计方法学
2022-12-19 v1
摘要
在高维回归建模中，待纳入预测变量的候选协变量数量相当庞大，变量选择至关重要。本文提出一种新惩罚项，能够在高维回归模型中同时保证稀疏变量选择（即回归系数估计严格为零）以及对“被选”变量系数的准无偏性。模拟结果表明，我们的提议不逊于同类方法，且始终确保解的唯一性。
引用
@article{arxiv.2212.08582,
title = {The CDF penalty:sparse and quasi unbiased estimation in regression models},
author = {Daniele Cuntrera and Luigi Augugliaro and Vito M. R. Muggeo},
journal= {arXiv preprint arXiv:2212.08582},
year = {2022}
}