文件名称：通过典型相关分析的多元回归收缩和选择-研究论文
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更新时间：2024-06-29 11:54:43
Adaptive Lasso Canonical
考虑了多元回归的回归收缩和选择问题。 目标是始终如一地识别与回归相关的变量。 这不仅适用于预测变量，也适用于响应。 为此，发现了多元回归和典型相关之间的新关系。 随后，构造了其等效最小二乘类型公式，然后可以直接应用完善的自适应 LASSO 类型惩罚和新的 BIC 类型选择准则。 理论结果表明，所得估计量不仅对预测变量而且对响应都是选择一致的。 提供了数值研究来证实我们的理论发现。