二值型响应与连续型响应联合建模的变量选择  

作　　者：胡亚南[1,2] 张陶陶[1,2] 田茂再[1,2] 

机构地区：[1]中国人民大学统计学院 [2]中国人民大学统计研究中心,北京100875

出　　处：《统计与决策》2016年第19期4-8,共5页Statistics & Decision

基　　金：国家自然科学基金资助项目(11271368);国家社会科学基金重点项目(13AZD064);教育部哲学社会科学研究重大课题攻关项目(15JZD015);教育部高等学校博士学科点专项科研基金(20130004110007);教育部人文社会科学重点研究基地重大项目(15JJD910001);北京市社会科学基金重大项目(15ZDA17);中国人民大学科学研究基金资助项目(15XNL008)

摘　　要：由于多重响应变量之间可能存在相关性,文章考虑对二值型响应变量和连续型响应变量进行联合建模。利用probit模型,对二值响应引入了具有正态分布的潜变量,从而对多重响应建立线性回归模型,能得到二值变量和连续变量的联合分布。然后考虑回归系数会存在稀疏性,通过对似然函数加惩罚,从而对二重响应的回归系数和协方差矩阵的逆矩阵进行估计,达到参数估计和变量选择的目标。文中目标函数基于l_1惩罚。数值模拟和实证分析展示了所提出方法的良好性质。

关 键 词：EM算法 多元正态分布 PROBIT模型 联合建模 LASSO 变量选择 

分 类 号：O21[理学—概率论与数理统计]