J 2018

Rank Theory Approach to Ridge, LASSO,Preliminary Test and Stein-type Estimators: A Comparative Study

SALEH, A.K.Md.Ehsanes, Radim NAVRÁTIL a Mina NOROUZIRAD

Základní údaje

Originální název

Rank Theory Approach to Ridge, LASSO,Preliminary Test and Stein-type Estimators: A Comparative Study

Autoři

SALEH, A.K.Md.Ehsanes (124 Kanada), Radim NAVRÁTIL (203 Česká republika, garant, domácí) a Mina NOROUZIRAD

Vydání

The Canadian Journal of Statistics, Wiley, 2018, 0319-5724

Další údaje

Jazyk

angličtina

Typ výsledku

Článek v odborném periodiku

Obor

10103 Statistics and probability

Stát vydavatele

Kanada

Utajení

není předmětem státního či obchodního tajemství

Odkazy

Impakt faktor

Impact factor: 0.588

Kód RIV

RIV/00216224:14310/18:00104101

Organizační jednotka

Přírodovědecká fakulta

DOI

UT WoS

000454597800009

Klíčová slova anglicky

Efficiency of LASSO; Penalty estimators; Rank estimators; Preliminary test and Stein-type estimator; L_2-risk function

Příznaky

Mezinárodní význam, Recenzováno
Změněno: 23. 4. 2024 12:34, Mgr. Michal Petr

Anotace

V originále

In the development of efficient predictive models, the key is to identify suitable predictors to establish a prediction model for a given linear or nonlinear model. This paper provides a comparative study of ridge regression, LASSO, preliminary test and Stein-type estimators based on the theory of rank statistics. Under the orthonormal design matrix of a given linear model, we find that the rank-based ridge estimator outperforms the usual rank estimator, restricted R-estimator, rank-based LASSO, preliminary test and Stein-type R-estimators uniformly. On the other hand, neither LASSO nor the usual R-estimator, preliminary test and Stein-type R-estimators outperform the other. The region of dominance of LASSO over all the R-estimators (except the ridge R-estimator) is the sparsity-dimensional interval around the origin of the parameter space. We observe that the L_2-risk of the restricted R-estimator equals the lower bound on the L_2-risk of LASSO. Our conclusions are based on L_2-risk analysis and relative L_2-risk efficiencies with related tables and graphs.

Přiložené soubory

cjs.11480.pdf
Vyhledat podobné dokumenty