【摘 要】
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针对高维计数型数据,往往会利用泊松回归模型进行分析研究.为了降低高维模型拟合的复杂度,该模型引入了惩罚项进行变量选择,进而提高模型的可解释性和预测性.MM算法是解决高维优化问题的一个重要且有效的工具,具有参数分离的优点.文章将MM算法应用于高维泊松回归模型的极大似然估计以及变量选择,利用组装分解技术把高维优化问题转为低维优化问题,避开了Newton-Raphson算法在矩阵求逆时的困难,同时也解决了目标函数的零点奇异性问题.模拟研究和实证分析结果表明,提出的算法具有稳定性和可靠性.
【机 构】
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云南师范大学数学学院,昆明650500
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针对高维计数型数据,往往会利用泊松回归模型进行分析研究.为了降低高维模型拟合的复杂度,该模型引入了惩罚项进行变量选择,进而提高模型的可解释性和预测性.MM算法是解决高维优化问题的一个重要且有效的工具,具有参数分离的优点.文章将MM算法应用于高维泊松回归模型的极大似然估计以及变量选择,利用组装分解技术把高维优化问题转为低维优化问题,避开了Newton-Raphson算法在矩阵求逆时的困难,同时也解决了目标函数的零点奇异性问题.模拟研究和实证分析结果表明,提出的算法具有稳定性和可靠性.
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