資源簡介
高斯混合模型的傳統估計對重尾誤差很敏感。 因此,通過假設誤差項遵循拉普拉斯分布,我們提出了魯棒的混合回歸模型。 對于新的魯棒混合回歸模型中的變量選擇問題,我們引入了自適應稀疏組Lasso罰分以在組級別和組內級別實現稀疏性。 如數值實驗所示,與其他替代方法相比,我們的方法在變量選擇和參數估計方面具有更好的性能。 最后,我們運用我們提出的方法來分析2018年至2019年期間的NBA薪資數據。
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