SCAD Penalized Regression
SCAD (Smoothly Clipped Absolute Deviation) is a variable selection and regularization method developed by Fan and Li (2001) that addresses limitations of L1 penalization (lasso). SCAD uses a non-concave penalty that automatically performs variable selection while maintaining oracle properties: it recovers the true underlying model as if the true predictors were known in advance.
Zapis źródłowy
Cytaty skopiowane dosłownie z zapisu źródłowego metody. Nie należy z nich wywnioskować weryfikacji na poziomie twierdzenia.
- 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
Wyselekcjonowane twierdzenia
Twierdzenia utrwalone w rejestrze dowodowym, każde z własną oceną.
Ten widok nie tworzy oceny twierdzenia, jeśli rejestr jej nie zawiera.
Powiązane metody
Wygenerowane z grafu metod i pokazane jako sugerowane przez maszynę powiązania — nie należy z nich wywnioskować twierdzenia dowodowego.