Shrinkage and penalized estimators in weighted least absolute deviations regression models
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, we consider the estimation problem of the weighted least absolute deviation (WLAD) regression parameter vector when there are some outliers or heavy-tailed errors in the response and the leverage points in the predictors. We propose the pretest and James–Stein shrinkage WLAD estimators when some of the parameters may be subject to certain restrictions. We derive the asymptotic risk of the pretest and shrinkage WLAD estimators and show that if the shrinkage dimension exceeds two, the asymptotic risk of the shrinkage WLAD estimator is strictly less than the unrestricted WLAD estimator. On the other hand, the risk of the pretest WLAD estimator depends on the validity of the restrictions on the parameters. Furthermore, we study the WLAD absolute shrinkage and selection operator (WLAD-LASSO) and compare its relative performance with the pretest and shrinkage WLAD estimators. A simulation study is conducted to evaluate the performance of the proposed estimators relative to that of the unrestricted WLAD estimator. A real-life data example using body fat study is used to illustrate the performance of the suggested estimators.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle