自变量个数远大于样本数情形下(p＞＞n)罚函数回归法的改进

被引：2

作者：

张玉

机构：

[1] 江苏建康职业学院

来源：

江苏教育学院学报(自然科学版) | 2012年 / 28卷 / 03期

关键词：

L1-L2范数回归法; 自变量个数远多于样本数; 回归模型的可信度;

D O I：

暂无

中图分类号：

O212.1 [一般数理统计];

学科分类号：

070103 [概率论与数理统计];

摘要：

本文讨论了在自变量数较多,甚至远大于样本数的情况下,如何挑选罚函数来得到估计和预测能力优良的回归模型.我们提出的L1-L2范数回归法,综合了岭回归法和lasso回归法的特点,避免岭回归法解释能力平平的缺点,也解决了lasso回归法会过度删除自变量的问题.文章后半部分引入最小角度回归算法,阐述了具体的回归计算步骤,并举了一个宏观经济预测方面的计算实例.

引用

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