On nonnegative garrote estimator in a linear regression model
Publish place: 08th Iranian Statistics Conference
Publish Year: 1385
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: English
View: 1,583
This Paper With 9 Page And PDF Format Ready To Download
- Certificate
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
ISC08_018
تاریخ نمایه سازی: 26 دی 1388
Abstract:
Subest selection regression is a frequently used statistical method. It waives some of the predictor variables and the prediction equation is based on the remaining set of variables. The variance is ridge regression. Usually, subset selection is not as accurate as ridge. The problems with ridge regression are for example: 1) it is not scale invariant 2) it does not give a simple equation. We need an intermediate method which selects subsets, is stable and gains its accuracy by selective shrinking. Breiman (1995) proposed a new method, called the nonnegative (nn) garrote. In this lecture, in a linear regression model, we consider the nonnegative garrote estimator of the coefficients as introduced by Breiman f(1995). This estimator shrinks the least square estimator by a parameter λ in the orthogonal case. In an especial case of λ, we prove the nn-garrote estimator is consistent and its MSE converges to zero. We also obtain the rate of convergence.
Authors
Leila Mohammadi
EURANDOM, P.O.Box ۵۱۳, ۵۶۰۰ MB Eindhoven, The Netherlands
Sara van de Geer
Seminar fur Statistik, ETH-Zentrum LEO D۱۱, ۸۰۹۲ Zurich, Switzerland
مراجع و منابع این Paper:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این Paper را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود Paper لینک شده اند :