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异方差回归模型中最不利分布的稳健估计与变量选择( Robust estimation and variable selection in heteroscedastic regression model using least favorable distribution )
Yeim Güney Yetkin Tua enay zdemir Olcay Arslan
等方差假设并不总是合适的，不同的方差异质性建模方法已经在文献中得到了广泛的研究。其中一种方法是联合位置和规模模型，它通过参数线性模型定义位置和规模都依赖于解释变量的思想。由于联合位置和规模模型包括两个模型，它不能很好地处理大量无关变量。因此，确定对位置和规模重要的变量与估计这些模型的参数一样重要。从这一角度出发，提出了一种稳健估计和变量选择相结合的方法来同时估计参数和选择重要变量。这是利用最小有利分布和最小绝对收缩和选择算子方法。在适当的条件下，我们研究了所提出的鲁棒估计的相合性、渐近分布和稀疏性。仿真研究和实际数据算例表明，该方法优于文献中已有的方法。
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