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数学
L_1正则化方法及其在经济增长中的应用
首先基于对L_1正则化方法的介绍,将L_1正则化应用到经济高质量增长模型中,用Lasso回归中的最小角回归方法筛选出对经济高质量增长影响较大的因素,并把影响较小的因素予以剔除。然后应用logistic回归和坐标下降法,对拥有较多维度的自变量进行筛选,以得到影响结果的主要维度,并对其他维度进行剔除。最后发现,劳动力受教育水平、产业结构对经济高质量增长的影响较大。
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统计学报
2020年03期
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