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2020 | OriginalPaper | Buchkapitel

Improved Predictor-Corrector Algorithm

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Abstract

The differential geometric least angle regression method consists essentially in computing the solution path. In Augugliaro et al. [4], this problem is satisfactorily solved by using a predictor-corrector (PC) algorithm, that however has the drawback of becoming intractable when working with thousands of predictors. Using the PC algorithm leads to an increase in the run times needed for computing the solution curve. In this paper we explain an improved version of the PC algorithm (IPC), proposed in Pazira et al. [9], to decrease the effects stemming from this problem for computing the solution curve. The IPC algorithm allows the dgLARS method to be implemented by using less number of arithmetic operations that leads to potential computational saving.

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Literatur
1.
Zurück zum Zitat Allgower, E., Georg, K.: Introduction to Numerical Continuation Methods. Society for Industrial and Applied Mathematics, New York (2003) Allgower, E., Georg, K.: Introduction to Numerical Continuation Methods. Society for Industrial and Applied Mathematics, New York (2003)
3.
Zurück zum Zitat Augugliaro, L., Mineo, A.M., Wit, E.C.: Differential geometric lars via cyclic coordinate descent method. International Conference on Computational Statistics (COMPSTAT 2012), pp. 67–79 (2012). limassol, Cyprus Augugliaro, L., Mineo, A.M., Wit, E.C.: Differential geometric lars via cyclic coordinate descent method. International Conference on Computational Statistics (COMPSTAT 2012), pp. 67–79 (2012). limassol, Cyprus
4.
Zurück zum Zitat Augugliaro, L., Mineo, A.M., Wit, E.C.: Differential geometric least angle regression: a differential geometric approach to sparse generalized linear models. J. Royal.Stat. Soc.: Ser. B 75(3), 471–498 (2013)MathSciNetCrossRef Augugliaro, L., Mineo, A.M., Wit, E.C.: Differential geometric least angle regression: a differential geometric approach to sparse generalized linear models. J. Royal.Stat. Soc.: Ser. B 75(3), 471–498 (2013)MathSciNetCrossRef
5.
Zurück zum Zitat Augugliaro, L., Mineo, A.M., Wit, E.C.: dglars: an R package to estimate sparse generalized linear models. J. Stat. Softw. 59(8), 1–40 (2014a) Augugliaro, L., Mineo, A.M., Wit, E.C.: dglars: an R package to estimate sparse generalized linear models. J. Stat. Softw. 59(8), 1–40 (2014a)
6.
Zurück zum Zitat Efron, B., Hastie, T., Johnstone, I., Tibshirani, R.: Least angle regression. Ann. Stat. 32(2), 407–499 (2004)MathSciNetCrossRef Efron, B., Hastie, T., Johnstone, I., Tibshirani, R.: Least angle regression. Ann. Stat. 32(2), 407–499 (2004)MathSciNetCrossRef
7.
Zurück zum Zitat Fan, J., Li, R.: Variable selection via nonconcave penalized likelihood and its oracle properties. J. Am. Stat. Assoc. 96(456), 1348–1360 (2001)MathSciNetCrossRef Fan, J., Li, R.: Variable selection via nonconcave penalized likelihood and its oracle properties. J. Am. Stat. Assoc. 96(456), 1348–1360 (2001)MathSciNetCrossRef
8.
Zurück zum Zitat Pazira, H.: High-Dimensional Variable Selection for GLMs and Survival Models. University of Groningen, The Netherlands (2017) Pazira, H.: High-Dimensional Variable Selection for GLMs and Survival Models. University of Groningen, The Netherlands (2017)
10.
Zurück zum Zitat Pazira, H., Augugliaro, L., Wit, E.C.: A software tool for sparese estimation of a general class of high-dimensional GLMs. J. Stat. Softw. (2019) Pazira, H., Augugliaro, L., Wit, E.C.: A software tool for sparese estimation of a general class of high-dimensional GLMs. J. Stat. Softw. (2019)
11.
Zurück zum Zitat Tibshirani, R.: Regression shrinkage and selection via the lasso. J. Roy. Stat. Soc. Ser. B 58(1), 267–288 (1996)MathSciNetMATH Tibshirani, R.: Regression shrinkage and selection via the lasso. J. Roy. Stat. Soc. Ser. B 58(1), 267–288 (1996)MathSciNetMATH
Metadaten
Titel
Improved Predictor-Corrector Algorithm
verfasst von
Hassan Pazira
Copyright-Jahr
2020
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-030-34585-3_9