【摘 要】
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beta回归模型常常被用于因变量取值范围在(0,1)区间的建模中。在本文中,我们扩展了 Ferrari和Cribari-Neto(2004)[1]提出的线性beta回归模型,构建了非参数可加beta回归模型,
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beta回归模型常常被用于因变量取值范围在(0,1)区间的建模中。在本文中,我们扩展了 Ferrari和Cribari-Neto(2004)[1]提出的线性beta回归模型,构建了非参数可加beta回归模型,并提出了变量选择的流程。其中,因变量的均值与自变量之间的结构通过自变量未知函数的线性组合来刻画,即非参数可加的回归结构。通过B样条基对未知函数进行近似,成分的选择就转变为了每个未知函数在基函数展开后整组系数的选择。基于整组变量选择的惩罚似然估计方法,我们成功地选择出零成分。更进一步地,我们还建立了惩罚似然估计量的一致性等渐进性质。同时,我们进行了数值模拟和实证分析,以此验证我们提出的非参数可加beta回归模型的变量选择方法。
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