Penalizovaná regrese SCAD
SCAD (Smoothly Clipped Absolute Deviation) je metoda výběru proměnných a regularizace vyvinutá Fanem a Li (2001), která řeší omezení L1 penalizace (lasso). SCAD používá nekonkávní penalizaci, která automaticky provádí výběr proměnných a zároveň zachovává orákulové vlastnosti: obnovuje skutečný podkladový model, jako by byly skutečné prediktory známy předem.
Přečíst celou metodu
Pro přečtení této sekce se přihlaste s bezplatným účtem.
Mapa metod
Okolí příbuzných metod — vyberte uzel, který chcete prozkoumat.
Zdroje
- Fan, J., & Li, R. (2001). Variable selection via nonconcave penalized likelihood and its oracle properties. Journal of the American Statistical Association, 96(456), 1348-1360. DOI: 10.1198/016214501753382273 ↗
- Zou, H., & Li, R. (2008). One-step sparse estimates in nonconcave penalized likelihood models. Annals of Statistics, 36(4), 1509-1533. DOI: 10.1214/009053607000000802 ↗
- Wang, H., Li, G., & Tsai, C. L. (2007). Regression coefficient and autoregressive order shrinkage and selection via the lasso. Journal of the Royal Statistical Society: Series B (Statistical Methodology), 69(1), 63-78. DOI: 10.1111/j.1467-9868.2007.00577.x ↗
Jak citovat tuto stránku
ScholarGate. (2026, June 3). Smoothly Clipped Absolute Deviation Penalized Regression. ScholarGate. https://scholargate.app/cs/psychometrics/scad-penalized-regression
Která metoda?
Postavte tuto metodu vedle jejích nejbližších příbuzných a čtěte je vedle sebe — knihovna položí knihy na stůl; volba je na vás.
- Exploratorní strukturální modelování rovnicPsychometrika↔ porovnat
- Regrese s penalizací MCPPsychometrika↔ porovnat
- Analýza více faktorůPsychometrika↔ porovnat
- Parciální metoda nejmenších čtverců v modelování pomocí strukturálních rovnicPsychometrika↔ porovnat
- Redundanční analýzaPsychometrika↔ porovnat
Odkazuje sem
Similar methods
Našli jste na této stránce chybu? Nahlaste ji nebo navrhněte opravu →