乘积模型的最小二乘相对误差估计

文章提出了一种基于最小二乘准则下的乘积模型的相对误差估计方法.该方法的目标函数是光滑的凸函数,所得到的估计量具有强相合性和渐进正态性,估计量的渐进方差可以用插入法直接估计.模拟结果显示所提方法与其他同类方法比较具有一定的优势.     

基于互信息的变量选择方法

文章基于解释变量与被解释变量之间的互信息提出一种新的变量选择方法:MI-SIS。该方法可以处理解释变量数目p远大于观测样本量n的超高维问题,即p=O(exp(nε))ε>0。另外,该方法是一种不依赖于模型假设的变量选择方法。数值模拟和实证研究表明,MI-SIS方法在小样本情形下能够有效地发现微弱信号。