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混合效應模型的多懲罰回歸過程及其算法收斂性研究

發(fā)布時間:2018-07-06 12:35

  本文選題:高維 + 多懲罰; 參考:《統(tǒng)計與信息論壇》2017年10期


【摘要】:針對混合效應模型中固定效應與隨機效應同時選擇問題,提出了施加多個懲罰項的回歸過程,同時給出了參數(shù)估計的交替迭代算法,并證明了算法的收斂性。針對兩種特殊的多懲罰回歸過程,分別利用計算機模擬數(shù)據(jù)進行了比較分析,結(jié)果顯示新方法在各種不同條件下均有良好的表現(xiàn),尤其是能處理高維稀疏的混合效應模型。最后通過一個實際數(shù)據(jù)演示了新方法的應用。
[Abstract]:To solve the problem of simultaneous selection of fixed and random effects in the mixed effect model, a regression process with multiple penalty terms is proposed, and an alternating iterative algorithm for parameter estimation is given, and the convergence of the algorithm is proved. Two kinds of special multi-penalty regression processes are compared and analyzed by computer simulation data. The results show that the new method has a good performance under various conditions, especially in dealing with high-dimensional sparse mixed effect models. Finally, the application of the new method is demonstrated by a practical data.
【作者單位】: 湖北工業(yè)大學理學院;湖北工業(yè)大學產(chǎn)品質(zhì)量工程研究院;華中師范大學數(shù)學與統(tǒng)計學學院;
【基金】:國家自然科學基金項目《基于當代分位回歸與鞍點逼近方法的復雜數(shù)據(jù)分析》(11271368) 教育部人文社科青年基金項目《面板數(shù)據(jù)的分位回歸方法及其變量選擇問題研究》(13YJC790105) 國家社會科學基金項目《高維復雜面板數(shù)據(jù)的雙懲罰分位回歸建模方法研究》(17BJY210)
【分類號】:O212.1

【相似文獻】

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本文編號:2102810

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