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题名Lasso for sparse linear regression with exponentially β-mixing errors
作者
发表日期2017-06-01
发表期刊Statistics and Probability Letters
ISSN/eISSN0167-7152
卷号125页码:64-70
摘要

We prove two consistency theorems for the lasso estimators of sparse linear regression models with exponentially β-mixing errors, in which the number of regressors p is large, even much larger than the sample size n.

关键词Consistency Exponentially β-mixing errors Lasso Linear regression models
DOI10.1016/j.spl.2017.01.023
URL查看来源
收录类别SCIE
语种英语English
WOS研究方向Mathematics
WOS类目Statistics & Probability
WOS记录号WOS:000399628000008
Scopus入藏号2-s2.0-85012037042
引用统计
被引频次:5[WOS]   [WOS记录]     [WOS相关记录]
文献类型期刊论文
条目标识符https://repository.uic.edu.cn/handle/39GCC9TT/9189
专题个人在本单位外知识产出
通讯作者Xu, Lihu
作者单位
1.Department of Mathematics,Faculty of Science and Technology,University of Macau,Macao
2.School of Economics and Management,Qingdao University of Science and Technology,China
第一作者单位理工科技学院
通讯作者单位理工科技学院
推荐引用方式
GB/T 7714
Xie, Fang,Xu, Lihu,Yang, Youcai. Lasso for sparse linear regression with exponentially β-mixing errors[J]. Statistics and Probability Letters, 2017, 125: 64-70.
APA Xie, Fang, Xu, Lihu, & Yang, Youcai. (2017). Lasso for sparse linear regression with exponentially β-mixing errors. Statistics and Probability Letters, 125, 64-70.
MLA Xie, Fang,et al."Lasso for sparse linear regression with exponentially β-mixing errors". Statistics and Probability Letters 125(2017): 64-70.
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