Ir para o conteúdoScholarGate
BibliotecaMinha bibliotecaMesaReview StudioAssistente
Entrar
SCAD Penalized Regression/Evidência
Registro de evidência do método

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.

Sources recorded, not reviewed

Registro de origem

Citações copiadas literalmente do registro de origem do método. Nenhuma verificação em nível de alegação é inferida delas.

Smoothly Clipped Absolute Deviation Penalized Regression
Registro de método taxonômico · latent-structure / psychometrics
  • 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
Abrir método completo

Alegações curadas

Alegações persistidas no livro-razão de evidências, cada uma com sua própria avaliação.

Ainda não há alegações curadas

Esta visualização não inventa uma avaliação de alegação quando o livro-razão não a possui.

Métodos relacionados

Gerado a partir do grafo de métodos e mostrado como relações sugeridas por máquina — nenhuma alegação de evidência é inferida.

Same method familyExploratory Structural Equation Modelingmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.Taxonomic bucketMCP Penalized Regressionmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.Same method familyMultiple Factor Analysismachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.Same method familyPartial Least Squares Structural Equation Modelingmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.Same method familyRedundancy Analysismachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.

Status da evidência

Sources recorded, not reviewed

Bibliographic sources are present. Claim-level evidence review has not been performed.

Fontes

3 citações registradas, copiadas do registro de origem do método.

Ações

Abrir página do método
ScholarGate

Uma biblioteca de referência centrada no conteúdo para métodos de pesquisa — o que é cada método, como funciona e de onde vem.

Dados abertos (CC-BY)

Descobrir

  • Biblioteca
  • Pesquisar métodos…
  • Navegar por área
  • Áreas
  • Jornada
  • Comparar
  • Qual método?

Referência

  • Disciplinas
  • Atlas
  • Glossário
  • Metodologia
  • Filosofia

Espaço de trabalho

  • Minha biblioteca
  • Mesa
  • Chat

Empresa

  • Sobre
  • Preços
  • Contato
  • Sugerir um método

As entradas são compiladas a partir de fontes publicadas, para fins de referência. A verificação da exatidão e da adequação de qualquer informação ao seu próprio uso é da sua responsabilidade.

© 2026 ScholarGate · Biblioteca de referência de métodos de pesquisa
  • Privacidade
  • Cookies
  • Termos
  • Eliminar conta