Запис о доказима методе
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.
Изворни запис
Цитирани радови су копирани дословно из изворног записа методе. Из њих се не изводи верификација на нивоу тврдње.
Smoothly Clipped Absolute Deviation Penalized Regression
Таксономски запис методе · 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
Куроване тврдње
Тврдње су сачуване у регистру доказа, свака са својом проценом.
Још увек нема курованих тврдњи
Овај приказ не измишља процену тврдње када регистар нема ниједну.
Сродне методе
Генерисано из графа метода и приказано као машински предложене везе — не изводи се тврдња доказа.