Sparse quantile regression via ℓ０-penalty

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一般注記：: Honda’s research is supported by JSPS KAKENHI Grant Number JP20K11705.

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資料種別: 文書・図像類
タイトル: Sparse quantile regression via ℓ０-penalty
著者・編者: 本田, 敏雄
著者標目: 本田, 敏雄
https://nrid.nii.ac.jp/nrid/1000030261754/
出版事項: Graduate School of Economics, Hitotsubashi University
出版年月日等: 2023-11-01
出版年（W3CDTF）: 2023-11-01
本文の言語コード: eng
件名標目: selection consistency
high-dimensional information criteria
B-spline basis
additive models
varying coefficient models
対象利用者: 一般
一般注記: Honda’s research is supported by JSPS KAKENHI Grant Number JP20K11705.
掲載誌: Discussion papers ; No. 2023-03
改題後: HDL : This version has been revised. The new version is available at https://hdl.handle.net/10086/81451.
https://hdl.handle.net/10086/81451
連携機関・データベース: 国立情報学研究所 : 学術機関リポジトリデータベース（IRDB）（機関リポジトリ）
https://irdb.nii.ac.jp
提供元機関・データベース: 一橋大学 : HERMES-IR(一橋大学機関リポジトリ) : Research & Education Resources