线性模型中的变量选择方法

Please use this identifier to cite or link to this item:http://hdl.handle.net/123456789/2178
Title:线性模型中的变量选择方法Other Titles:Variable Selection in linear modelAuthors:李子林
数学系Keywords:变量选择
随机模拟
Oracle 性质
Variable selection
Simulation
Oracle propertiesIssue Date:13-Jun-2011Abstract:变量选择是线性回归等模型研究中的一个重要课题，在生物统计学等领域有广泛的应用。将参数估计和变量选择结合起来同时进行是目前普遍使用的方法，特别适用于高维数据的情形。现今比较重要的方法有Lasso，Adaptive Lasso，SCAD，MC+和SELO等。除了Lasso，MC+外，其余的方法均具有Oracle性质。本文的工作是运用随机模拟的方法在不同的情况下比较以上五种方法所得出的结果，并从中选出较优的方法。
Variable selection is an important topic of linear model and some other models. It is widely used in biostatistics. Now we always do estimation and variable selection simultaneous, especially in high dimensions. There are five popular methods, namely LassDescription:10URI:http://hdl.handle.net/123456789/2178Appears in Collections:本科生优秀毕业论文（2011）

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