统计研究 ›› 2020, Vol. 37 ›› Issue (9): 95-105.doi: 10.19343/j.cnki.11-1302/c.2020.09.009
史兴杰 王赛旎 李扬
Shi Xingjie Wang Saini Li Yang
摘要: 对于实证研究中经常遇到变量维数高和存在异常值的二分类问题,探索稳健的高维二分类方法显得尤为重要。本文提出基于Lasso惩罚的光滑0-1损失函数二分类法,并利用Fabs 算法高效地解决了变量选择和参数估计问题。数值模拟的结果表明,在不同异常值比例下该方法均具有良好的稳健性。基于CHIP 2013年度数据,利用该方法对农民工子女高中入学决定的影响因素进行了实证研究。分析发现,农民工父母的教育水平、教育水平与家庭经济状况的交互作用、农民工子女性别、性别与民族的交互作用均对农民工子女的入学决定有重要影响。