线性回归模型中基于GMD算法的两阶段组Lasso多变点估计

安子祯; 董翠玲

doi:10.14100/j.cnki.1008-9659.20241210.001

新疆师范大学学报（自然科学版） ›› 2025, Vol. 44 ›› Issue (04) : 1 -9. DOI: 10.14100/j.cnki.1008-9659.20241210.001

线性回归模型中基于GMD算法的两阶段组Lasso多变点估计

安子祯, 董翠玲

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摘要

利用变量选择方法估计和检测变点是目前流行且有效的方法。文章提出了一种基于GMD算法的两阶段组Lasso多变点估计方法，该方法可以同时估计出线性回归模型中多变点的位置和数量。数值模拟结果显示，与基于GMD算法未分段的组Lasso、未分段的自适应Lasso和未分段的Lasso三种变量选择算法的多变点估计方法相比，基于GMD算法的两阶段组Lasso多变点估计方法在估计精度和计算速度两方面均有显著优势。