混合效应模型的双MCP惩罚分位回归研究

作者：周霖; 罗幼喜^*

来源：华中师范大学学报(自然科学版), 2021, 55(06): 991-1012.

DOI：10.19603/j.cnki.1000-1190.2021.06.007

• 分位回归
• MCP惩罚
• 混合效应模型
• 交替迭代算法

针对混合效应模型,在已有的双Lasso正则化分位回归(DLQR)的基础上,结合MCP惩罚,提出了双MCP正则化分位回归(DMQR).通过对惩罚方法的改进,使得模型的拟合效果大大提高.在求解参数时使用交替迭代算法使得每次只用求解单个MCP惩罚的分位回归,并结合针对非凸惩罚的迭代坐标下降法(QICD)使得计算的速度大大提高.在稀疏模型的模拟研究中发现,无论在何种误差条件下,DMQR都能很好的排除冗余变量,效果相对于DLQR有了较大的提升.且在模型的稀疏程度不同时,都能得到很好的模拟结果.

• 单位
  湖北工业大学