李凡群：基于相邻选择的Ising模型的非凹惩罚估计论文

本文主要研究内容

作者李凡群,杨桂元,张孔生（2019）在《基于相邻选择的Ising模型的非凹惩罚估计》一文中研究指出：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Li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.

Abstract

ben wen dui Isingmo xing de ju bu tiao jian shi ran shi jia fei ao cheng fa ,de dao xiang ying can shu de Oraclexing he jian jin zheng tai xing .zai yi zhi de jie xia ,de dao le Isingmo xing de can shu ju zhen de fu hao xiang ge xing gu ji ,yi ji zai ju zhen Lifan shu xia gu ji de shou lian su du .sui ji mo ni he shi li fen xi biao ming ,fei ao cheng fa gu ji de ling min du pu bian jiao gao .

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论文详细介绍

论文作者分别是来自应用概率统计的李凡群,杨桂元,张孔生，发表于刊物应用概率统计2019年02期论文，是一篇关于图模型论文,回归论文,估计论文,非凹惩罚论文,相邻选择论文,应用概率统计2019年02期论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自应用概率统计2019年02期论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。

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