基于相邻选择的Ising模型的非凹惩罚估计

摘要：

本文对Ising模型的局部条件似然施加非凹惩罚,得到相应参数的Oracle性和渐近正态性.在一致的界下,得到了Ising模型的参数矩阵的符号相合性估计,以及在矩阵L1范数下估计的收敛速度.随机模拟和实例分析表明,非凹惩罚估计的灵敏度普遍较高.

关键词：Ising图模型、Logistic回归、Lasso估计、非凹惩罚、相邻选择

所属期刊栏目：35

分类号：O212.4(概率论与数理统计)

资助基金：国家自然科学基金项目11571080;安徽省高校自然科学项目KJ2017A433

在线出版日期：2019-08-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共13页

页码：165-177