%0 Journal Article %A 黄旭东 %A 王冠鹏 %A 李萌萌 %T 基于Lasso惩罚的迹差损失方法高维协变量调整的稀疏精度矩阵估计 %D 2019 %R 10.3969/j.issn.1001-4268.2019.05.001 %J 应用概率统计 %P 441-452 %V 35 %N 5 %X

本文运用两阶段估计程序给出了协变量调整的精度矩阵估计. 首先, 运用联合l_1惩罚方法确定影响均值的相关协变量. 然后,将估计出的回归系数用于估计多元次高斯模型的均值,并通过Lasso惩罚的迹差损失方法对稀疏精度矩阵进行估计.在一些假设条件下, 建立了精度矩阵估计的不同范数的收敛速率,并证明了依概率1收敛的稀疏恢复性质. 数值结果表明,在有限样本情况下, 同其他方法相比, 我们的方法具有一定的优越性.

%U http://aps.ecnu.edu.cn/CN/10.3969/j.issn.1001-4268.2019.05.001