纵向数据下部分线性单指标模型的变量选择

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研究各种复杂数据之间的关系以及研究各种模型中各个有效协变量的选择方法是统计学研究领域的一项重要的工作。针对纵向数据下的部分线性单指标模型,采用对其线性部分参数与单指标部分的参数的估计与变量选择同时进行SCAD、LASSO、ALASSO惩罚的方法。并且在一定的条件下,证明了一些惩罚估计量有Orac1e性质,其结果是参数估计的渐进均值、渐进协方差与参数真实值的渐进均值、渐进协方差相同。还利用随机模拟方法,研究了估计的大样本性质,说明所提出的方法对于参数的变量选择是可行的。
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