二值型响应与连续型响应联合建模的变量选择

       摘要: 由于多重响应变量之间可能存在相关性,文章考虑对二值型响应变量和连续型响应变量进行联合建模.利用probit模型,对二值响应引入了具有正态分布的潜变量,从而对多重响应建立线性回归模型,能得到二值变量和连续变量的联合分布.然后考虑回归系数会存在稀疏性,通过对似然函数加惩罚,从而对二重响应的回归系数和协方差矩阵的逆矩阵进行估计,达到参数估计和变量选择的目标.文中目标函数基于l1惩罚.数值模拟和实证分析展示了所提出方法的良好性质.

作者:
胡亚南 张陶陶 田茂再
单位:
中国人民大学统计学院 北京 100875 中国人民大学统计研究中心 北京 100875
出处:
《统计与决策》
刊期:
2016年第32卷第19期
基金:
国家自然科学基金资助项目, 国家社会科学基金重点项目, 教育部哲学社会科学研究重大课题攻关项目, 北京市社会科学基金重大项目, 教育部高等学校博士学科点专项科研基金, 教育部人文社会科学重点研究基地重大项目, 中国人民大学科学研究基金资助项目

二值型响应与连续型响应联合建模的变量选择

摘要:由于多重响应变量之间可能存在相关性,文章考虑对二值型响应变量和连续型响应变量进行联合建模.利用probit模型,对二值响应引入了具有正态分布的潜变量,从而对多重响应建立线性回归模型,能得到二值变量和连续变量的联合分布.然后考虑回归系数会存在稀疏性,通过对似然函数加惩罚,从而对二重响应的回归系数和协方差矩阵的逆矩阵进行估计,达到参数估计和变量选择的目标.文中目标函数基于l1惩罚.数值模拟和实证分析展示了所提出方法的良好性质.

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