Titelaufnahme

Titel
Bridge estimators and the adaptive Lasso under heteroscedasticity / Jens Wagener, Holger Dette
VerfasserWagener, Jens ; Dette, Holger
Erschienen[Dortmund] : SFB 823, 2011
Ausgabe
Elektronische Ressource
Umfang1 Online-Ressource (23 Seiten)
SerieDiscussion paper ; Nr. 20 (2011)
SchlagwörterRegressionsmodell / Gewichtete Methode der kleinsten Quadrate
URNurn:nbn:de:hbz:6:2-1311808 
DOI10.17877/DE290R-1629 
Zugänglichkeit
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Bridge estimators and the adaptive Lasso under heteroscedasticity [0.28 mb]
Zusammenfassung

In this paper we investigate penalized least squares methods in linear regression models with heteroscedastic error structure. It is demonstrated that the basic properties with respect to model selection and parameter estimation of bridge estimators, Lasso and adaptive Lasso do not change if the assumption of homoscedasticity is violated. However, these estimators do not have oracle properties in the sense of Fan and Li (2001). In order to address this problem we introduce weighted penalized least squares methods and demonstrate their advantages by asymptotic theory and by means of a simulation study.

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