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题名SCAD-L2正则化下广义估计方程的性质分析
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作者
刘玥佳
赵慧秀
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机构
南京理工大学数学与统计学院
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出处
《统计学与应用》
2026年第2期58-72,共15页
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文摘
广义估计方程(Generalized estimating equations, GEE)因能够有效处理个体内相关性而在纵向数据分析中得到广泛应用。然而,当纵向数据的协变量高度相关时,传统变量选择方法往往面临变量选择不稳定的问题。本文将SCAD-L2正则化项融入GEE框架中,以实现变量选择与参数估计的双重优化。随后,本文提出一种适用于多重共线性纵向数据的初始值选择策略,即使用L2惩罚下的GEE估计值作为计算初始值。最后,本文研究了SCAD-L2惩罚下GEE估计的大样本渐近性质。模拟实验表明,该方法在纵向数据的参数估计与变量选择中显著优于现有方法,为复杂相关结构下的纵向数据建模提供了有效方法。
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关键词
广义估计方程
变量选择
纵向数据分析
Oracle性质
scad-l2
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分类号
O212
[理学—概率论与数理统计]
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