惩罚回归相关论文
由于多元线性回归模型的假设条件较多,当因变量为离散型或分类型时,使用多元线性回归模型拟合的效果不佳,因此在此基础上延伸出了......
作为对均值回归一个强有力的补充,分位数回归具有对异常点稳定,无需对随机误差有分布假设等优良特性.它最早是由Koenker和Bassett（1......
基本面量化投资是目前越来越受到关注的一种投资方式,其核心是运用量化方法来研究股票基本面与收益率之间的关系。本文选取了两种......
本文研究了二个推广的惩罚的偏小二乘模型，将惩罚估计的算法作用于偏最小二乘估计上，得到了参数的最终估计．将此模型运用到一个实际数......
随着高维数据的不断出现和大数据分析的需求,统计学领域中线性回归模型的变量选择变得越来越热门,如何在复杂多样的预测变量中选出......
目的研究基于惩罚的线性混合效应模型变量选择原理和方法。方法对线性混合效应模型中的固定效应施加惩罚，采用Lasso和SCAD进行变量......
