Bitte verwenden Sie diesen Link, um diese Publikation zu zitieren, oder auf sie als Internetquelle zu verweisen: https://hdl.handle.net/10419/173413 
Autor:innen: 
Erscheinungsjahr: 
2017
Schriftenreihe/Nr.: 
Working Paper No. 253
Verlag: 
University of Zurich, Department of Economics, Zurich
Zusammenfassung: 
Forward regression is a statistical model selection and estimation procedure which inductively selects covariates that add predictive power into a working statistical regression model. Once a model is selected, unknown regression parameters are estimated by least squares. This paper analyzes forward regression in high-dimensional sparse linear models. Probabilistic bounds for prediction error norm and number of selected covariates are proved. The analysis in this paper gives sharp rates and does not require ß-min or irrepresentability conditions.
Schlagwörter: 
Forward regression
high-dimensional models
sparsity
model selection
Persistent Identifier der Erstveröffentlichung: 
Dokumentart: 
Working Paper

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371.16 kB





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