Shrinkage, Pretest, and Penalty Estimation Methods and Their Applications

收缩、预测试和惩罚估计方法及其应用

• 批准号: 419428-2013
• 负责人: Hossain, MdShakhawat
• 金额: $ 1.09万
• 依托单位: University of Winnipeg
• 依托单位国家: 加拿大
• 项目类别: Discovery Grants Program - Individual
• 财政年份: 2018
• 资助国家: 加拿大
• 起止时间: 2018-01-01 至 2019-12-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://www.nserc-crsng.gc.ca/ase-oro/Details-Detailles_eng.asp?id=653862
• 关键词: Shrinkage; Pretest; Penalty; Estimation; Methods

Different types of data such as count, binary, censored, and longitudinal often arise in public health, biology, epidemiology, and social sciences. These data may be low dimensional (when the number of observations n is greater than the number of predictors p) or high dimensional (n<

不同类型的数据，如计数，二进制，审查和纵向经常出现在公共卫生，生物学，流行病学和社会科学。这些数据可以是低维的（当观测的数量n大于预测器的数量p时）或高维的（n<p）。