Elastic Net方法在纵向数据模型中的应用  

Application of Elastic Net Method in Balanced Longitudinal Data Models

作　　者：许丽庆 田凯[1] 熊琴[2] 

机构地区：[1]广西大学数学与信息科学学院,南宁530004 [2]广西科技大学医学院,柳州545006

出　　处：《数学理论与应用》2016年第2期61-66,共6页Mathematical Theory and Applications

基　　金：国家自然科学基金(71462002);广西自然科学基金(2013GXNSFAA019340)资助

摘　　要：将Elastic Net方法(EN方法)运用于平衡纵向数据模型的变量选择中,建立了相应的纵向数据模型,证明了平衡纵向数据模型的EN估计具有组效应性质,通过数值模拟比较EN方法和Lasso方法,表明EN方法在处理强相关变量时因其能将强相关变量全部选入纵向数据模型而优于Lasso方法.We apply the Elastic Net method to select variables so as to establish the corresponding longitudinal data model. It is found that the Elastic Net method possesses a group effect property. The numerical simula- tions on the Elastic Net method and the Lasso method show that the former is superior to the latter in dealing with strong correlated variables in longitudinal data models.

关 键 词：ELASTIC Net方法 纵向数据模型 变量选择组效应性质 

分 类 号：O212.1[理学—概率论与数理统计]