Variable Selection and Parameter Estimation with the Atan Regularization Method
المؤلفون المشاركون
المصدر
Journal of Probability and Statistics
العدد
المجلد 2016، العدد 2016 (31 ديسمبر/كانون الأول 2016)، ص ص. 1-12، 12ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2016-03-16
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
12
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Variable selection is fundamental to high-dimensional statistical modeling.
Many variable selection techniques may be implemented by penalized least squares using various penalty functions.
In this paper, an arctangent type penalty which very closely resembles l 0 penalty is proposed; we call it Atan penalty.
The Atan-penalized least squares procedure is shown to consistently select the correct model and is asymptotically normal, provided the number of variables grows slower than the number of observations.
The Atan procedure is efficiently implemented using an iteratively reweighted Lasso algorithm.
Simulation results and data example show that the Atan procedure with BIC-type criterion performs very well in a variety of settings.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Wang, Yanxin& Zhu, Li. 2016. Variable Selection and Parameter Estimation with the Atan Regularization Method. Journal of Probability and Statistics،Vol. 2016, no. 2016, pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1110264
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Wang, Yanxin& Zhu, Li. Variable Selection and Parameter Estimation with the Atan Regularization Method. Journal of Probability and Statistics No. 2016 (2016), pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1110264
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Wang, Yanxin& Zhu, Li. Variable Selection and Parameter Estimation with the Atan Regularization Method. Journal of Probability and Statistics. 2016. Vol. 2016, no. 2016, pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1110264
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1110264
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر