经典的大样本理论研究了当自变量数p固定(或p→∞),并且样本容量n→∞时估计量的性质,但n固定并且p→∞这种情况几乎没有被讨论过.后者对髙维数据的研究具有重要意义,本文研究了刀切广义岭估计在n固定p→∞时的渐近性质,建立了刀切广义岭估计在一定条件下的均方误差相合性,提供了一个剔除次要变量的变量筛选方法,并证明了这个筛选程序的强相合性.
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