I detta papper studerar vi de asymptotiska egenskaperna hos adaptiv Lasso uppskattning i högdimensionella glesa linjära regressionsmodeller med heteroscedastiska fel. Det visas att modellurvalsegenskaper och asymptotisk normalitet för de valda parametrarna förblir giltiga men med en suboptimal asymptotisk varians. En viktad adaptiv Lasso-skattning införs och undersöks. I synnerhet visas att den nya uppskattningen utför konsekventa modellval och att linjära kombinationer av de skattningar som motsvarar de icke-förbrukande komponenterna är asymptotiskt normalt fördelade med en mindre varians än de som erhålls genom den "klassiska" adaptiva Lasso. Resultaten illustreras i ett dataexempel och med hjälp av en liten simuleringsstudie.
Ref studie adaptiv lasso enligt modellen i (1).
The adaptive lasso in high-dimensional sparse heteroscedastic models
{'venue': None, 'journal': 'Mathematical Methods of Statistics', 'mag_field_of_study': ['Mathematics']}