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Variable selection using MM algorithms

Author
HUNTER, David R1 ; RUNZE LI1
[1] Pennsylvania State University, United States
Source

Annals of statistics. 2005, Vol 33, Num 4, pp 1617-1642, 26 p ; ref : 24 ref

CODEN
ASTSC7
ISSN
0090-5364
Scientific domain
Mathematics
Publisher
Institute of Mathematical Statistics, Hayward, CA
Publication country
United States
Document type
Article
Language
English
Keyword (fr)
Algorithme EM Estimation erreur Fonction pénalité Fonction vraisemblance Maximum vraisemblance Modélisation Méthode Newton Raphson Méthode numérique Méthode pénalité Méthode statistique Problème sélection Algorithme MM Convergence locale Méthode sélection Sélection variable
Keyword (en)
EM algorithm Error estimation Penalty function Likelihood function Maximum likelihood Modeling Newton Raphson method Numerical method Penalty method Statistical method Selection problem MM algorithm Selection method Variable selection
Keyword (es)
Algoritmo EM Estimación error Función penalidad Función verosimilitud Maxima verosimilitud Modelización Método Newton Raphson Método numérico Método penalidad Método estadístico Problema selección
Classification
Pascal
001 Exact sciences and technology / 001A Sciences and techniques of general use / 001A02 Mathematics / 001A02E Mathematical analysis / 001A02E18 Calculus of variations and optimal control

Pascal
001 Exact sciences and technology / 001A Sciences and techniques of general use / 001A02 Mathematics / 001A02I Numerical analysis. Scientific computation / 001A02I01 Numerical analysis / 001A02I01Q Numerical methods in probability and statistics

Discipline
Mathematics
Origin
Inist-CNRS
Database
PASCAL
INIST identifier
17056683

Sauf mention contraire ci-dessus, le contenu de cette notice bibliographique peut être utilisé dans le cadre d’une licence CC BY 4.0 Inist-CNRS / Unless otherwise stated above, the content of this bibliographic record may be used under a CC BY 4.0 licence by Inist-CNRS / A menos que se haya señalado antes, el contenido de este registro bibliográfico puede ser utilizado al amparo de una licencia CC BY 4.0 Inist-CNRS

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