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首页> Journal of the American Statistical Association> On High-Dimensional Constrained Maximum Likelihood Inference.

On High-Dimensional Constrained Maximum Likelihood Inference.

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第一作者： Yunzhang,Zhu
第一单位： Department of Statistics, Ohio State University, Columbus, OH.
作者： Yunzhang,Zhu [1] ; Xiaotong,Shen [2] ; Wei,Pan [3]
作者单位： Department of Statistics, Ohio State University, Columbus, OH. [1] School of Statistics, University of Minnesota, Minneapolis, MN. [2] Division of Biostatistics, University of Minnesota, Minneapolis, MN. [3]
关键词 (p, n)-asymptoticsBrain networksGeneralized Wilks phenomenonHigh-dimensionalityL0-regularizationSimilar tests
DOI 10.1080/01621459.2018.1540986
PMID 32788818
发布时间 2024-06-07
基金项目
R01 GM081535/GM/NIGMS NIH HHS/United States R01 GM126002/GM/NIGMS NIH HHS/United States R01 HL065462/HL/NHLBI NIH HHS/United States R01 HL105397/HL/NHLBI NIH HHS/United States
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Journal of the American Statistical Association

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2020年115卷529期

217-230页

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