Zobrazeno 1 - 7
of 7
pro vyhledávání: '"Méndez Civieta, Álvaro"'
This study aims to evaluate the performance of Cox regression with lasso penalty and adaptive lasso penalty in high-dimensional settings. Variable selection methods are necessary in this context to reduce dimensionality and make the problem feasible.
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2406.19213
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
In Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems 15 April 2022 223
Autor:
Méndez Civieta, Álvaro
Publikováno v:
e-Archivo. Repositorio Institucional de la Universidad Carlos III de Madrid
instname
instname
Mención Internacional en el título de doctor In recent years, the advances in data collection technologies have presented a difficult challenge by extracting increasingly complex and larger datasets. Traditionally, statistics methodologies treated
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=dedup_wf_001::cce12e7c81ba582a4a735f37eea246c4
https://hdl.handle.net/10016/34981
https://hdl.handle.net/10016/34981
[EN] Partial least squares (PLS) is a dimensionality reduction technique used as an alternative to ordinary least squares (OLS) in situations where the data is colinear or high dimensional. Both PLS and OLS provide mean based estimates, which are ext
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::88b6fe59bd5c818f135d780f3d304b7e
http://arxiv.org/abs/2110.07998
http://arxiv.org/abs/2110.07998
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
e-Archivo. Repositorio Institucional de la Universidad Carlos III de Madrid
instname
instname
Sparse group LASSO (SGL) is a penalization technique used in regression problems where the covariates have a natural grouped structure and provides solutions that are both between and within group sparse. In this paper the SGL is introduced to the qu
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=dedup_wf_001::087df65a2aeca73ba379469dfb4cc597
https://hdl.handle.net/10016/28428
https://hdl.handle.net/10016/28428