<i>L</i><sub>1</sub>penalty and shrinkage estimation in partially linear models with random coefficient autoregressive errors
Notice bibliographique
Résumé
In partially linear models, we consider methodology for simultaneous model selection and parameter estimation with random coefficient autoregressive errors by using lasso and shrinkage strategies. We provide natural adaptive estimators that significantly improve upon the classical procedures in the situation where some of the predictors are nuisance variables that may or may not affect the association between the response and the main predictors. In the context of two competing partially linear regression models (full and submodels), we consider an adaptive shrinkage estimation strategy and propose the shrinkage estimator and the positive‐rule shrinkage estimator. We develop the properties of these estimators by using the notion of asymptotic distributional risk. The shrinkage estimators are shown to have a higher efficiency than the classical estimators for a wide class of models. For the lasso‐type estimation strategy, we devise efficient algorithms to obtain numerical results. We compare the relative performance of lasso with the shrinkage estimator and the other estimators. Monte Carlo simulation experiments are conducted for various combinations of the nuisance parameters and sample size, and the performance of each method is evaluated in terms of simulated mean squared error. The comparison reveals that lasso and shrinkage strategies outperform the classical procedure. The relative performance of lasso and shrinkage strategies is comparable. The shrinkage estimators perform better than the lasso strategy in the effective part of the parameter space when, and only when, there are many nuisance variables in the model. A data example is showcased to illustrate the usefulness of suggested methods. Copyright © 2011 John Wiley & Sons, Ltd.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».