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J-GLOBAL ID：202202271571032013   整理番号：22A1151814

共変量間の依存下での変数選択のためのLASSOとその誘導体の批判的レビュー【JST・京大機械翻訳】

A Critical Review of LASSO and Its Derivatives for Variable Selection Under Dependence Among Covariates

著者 (3件)： Freijeiro-Gonzalez Laura (Department of Statistics, Mathematical Analysis and Optimization; Santiago de Compostela University, Santiago de Compostela, Spain) ,  Febrero-Bande Manuel (Department of Statistics, Mathematical Analysis and Optimization; Santiago de Compostela University, Santiago de Compostela, Spain) ,  Gonzalez-Manteiga Wenceslao (Department of Statistics, Mathematical Analysis and Optimization; Santiago de Compostela University, Santiago de Compostela, Spain)
資料名： International Statistical Review  (International Statistical Review)
巻： 90  号： 1  ページ： 118-145  発行年： 2022年 
JST資料番号： W2195A  ISSN： 0306-7734  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 可変セレクタとしてのよく知られたLASSO回帰の限界を,共変量間に依存性構造が存在するとき,試験した。n≧pの古典的状況とp>nの高次元フレームワークの両方を解析した。実用における不便性と同様に最適性を保証するためのこの方法論の既知の制限特性を解析し,広範なシミュレーション研究によって試験した。これらの欠点の例は,異なる依存性シナリオの利用を示す。改善のために,LASSO誘導体と代替案との幅広い比較を実施した。最後に,考察したデータの性質に関してどの手順が最良に働くかについてのいくつかの指針を与えた。Copyright 2022 Wiley Publishing Japan K.K. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： シミュレーション ,  選別器 ,  選択 ,  正則化 ,  高次元 ,  *フレームワーク【ソフトウェア開発】
準シソーラス用語： 最適性 ,  *変数選択 ,  *共変量 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 共変量選択 ,  p>n ,  L1正則化技術 ,  LASSO

分類 (2件)： システム・制御理論一般  (IA02010H) ,  分子・遺伝情報処理  (JE15040B)

タイトルに関連する用語 (4件)： 共変量 ,  変数選択 ,  誘導体 ,  レビュー