【摘 要】
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基于结构风险最小化原则,提出了可以实现高维数据降维的线性EIV模型参数的LASSO估计(LE)方法,并给出了其数值解的迭代算法.为说明LE方法的有效性,通过实证与WTLS、LS两种方法进行了对比分析.结果表明,LE方法能够明显提高预测精度,具有更强的泛化能力,同时可以实现变量选择,达到高维数据降维的目的.
【机 构】
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山东科技大学 数学与系统科学学院,山东 青岛266590
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基于结构风险最小化原则,提出了可以实现高维数据降维的线性EIV模型参数的LASSO估计(LE)方法,并给出了其数值解的迭代算法.为说明LE方法的有效性,通过实证与WTLS、LS两种方法进行了对比分析.结果表明,LE方法能够明显提高预测精度,具有更强的泛化能力,同时可以实现变量选择,达到高维数据降维的目的.
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