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Consistency of ℓ1 penalized negative binomial regressions
Statistics & Probability Letters ( IF 0.8 ) Pub Date : 2020-10-01 , DOI: 10.1016/j.spl.2020.108816 Fang Xie , Zhijie Xiao
Statistics & Probability Letters ( IF 0.8 ) Pub Date : 2020-10-01 , DOI: 10.1016/j.spl.2020.108816 Fang Xie , Zhijie Xiao
Abstract We prove the consistency of the l 1 penalized negative binomial regression (NBR). A real data application about German health care demand shows that the l 1 penalized NBR produces a more concise but more accurate model, comparing to the classical NBR.
中文翻译:
ℓ1 惩罚负二项式回归的一致性
摘要 我们证明了 l 1 惩罚负二项式回归(NBR)的一致性。关于德国医疗保健需求的真实数据应用表明,与经典 NBR 相比,l 1 惩罚 NBR 产生了更简洁但更准确的模型。
更新日期:2020-10-01
中文翻译:
ℓ1 惩罚负二项式回归的一致性
摘要 我们证明了 l 1 惩罚负二项式回归(NBR)的一致性。关于德国医疗保健需求的真实数据应用表明,与经典 NBR 相比,l 1 惩罚 NBR 产生了更简洁但更准确的模型。