如何用R语言实现Adaptive LASSO

Python014

如何用R语言实现Adaptive LASSO,第1张

glmnet和lars一样都可以得到整个path，glmnet里面用的是CV选择的最优lambda，本身可以直接求解lasso估计，BIC直接根据其definition formula编写一个小的function来计算。你用glmnet得到的最优lambda不能直接用于计算adaptive lasso估计，因为两者对应的最优lambda不一定相同，都可以按照CV或者BIC来选择。

你可以用EXCEL中的“自动筛选”功能。选中数据第一行，按工具栏中的“数据－筛选－自动筛选”，就会在数据第一行出现下拉框，点中它，从下拉框中选“自定义”，会出现一个对话框，在这个对话框的左边框中选“包含”，右边框中填上“公园”（不要引号），确定后就把所有含有“公园”的数据筛选出来了，其他的会自动隐藏。同理，在“包含”的右边框中填上“门店”，就会把所有含有“门店”的数据筛选出来。

模型拟合 对于人口模型可以采用Logistic增长函数形式，它考虑了初期的指数增长以及总资源的限制。其函数形式如下。 首先载入car包以便读取数据，然后使用nls函数进行建模，其中theta1、theta2、theta3表示三个待估计参数，start设置了参数初始值...