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Variable Selection of generalized regression models.Based on Maximum Rank Correlation

Acta Mathematicae Applicatae Sinica 2014年第3期30卷 833-844页

作者： Peng-jie DAI Qing-zhao ZHANG Zhi-hua SUN School of Business Renmin University of China Department of Mathematics University of Chinese Academy of Sciences

In this paper, we investigate the variable selection problem of the generalized regression models. To estimate the regression parameter, a procedure combining the rank correlation method and the adaptive lasso technique is developed, which is proved to have oracle properties. A modified IMO （iterative marginal optimization） algorithm which directly aims to maximize the penalized rank correlation function is proposed. The effects of the estimating procedure are illustrated by simulation studies.

关键词： maximum rank correlation estimation adaptive LASSO oracle properties generalized regression models.

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