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VARIABLE SELECTION FOR COVARIATE ADJUSTED REGRESSION MODEL

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摘要这份报纸采用惩罚大量的最少的广场方法同时选择变量并且估计为高度维的covariate的系数调整了线性回归模型。弄歪的变量被假定与被看得见的covariate的一个未知函数的值决定的一个趋于增加的因素被污染。作者证明在一些适当条件下面，惩罚大量的最少的广场评估者有所谓的神谕性质。另外，作者也建议一个BIC标准选择调节参数，并且证明那个BIC标准能一致地识别真正的模型因为covariate调整了线性回归模型。模拟研究和一个真实数据被用来说明建议评价算法的效率。

DOI kd2m6720j6/1499738

作者 LI Xuejing;DU Jiang;LI Gaorong;FAN Mingzhi

机构地区不详

出处《系统科学与复杂性学报：英文版》 2014年6期

关键词线性回归模型协变量调整变量选择最小二乘估计最小二乘法

分类 [自然科学总论][系统科学]

出版日期 2014年06月16日（中国期刊网平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

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来源期刊

系统科学与复杂性学报：英文版

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