“大p，小n”结果摘要

有人能指出我关于“大小 ”结果的调查论文吗？我对这个问题如何在不同的研究环境中表现出来很感兴趣，例如回归，分类，Hotelling检验等。$p$$n$

我不知道有哪一篇论文，但是我认为当前书中适用于方法的最佳调查仍然是Friedman-Hastie-Tibshirani。收缩和套索是非常局部的（我从一个熟悉的人知道，Vapnik在书的第一版中很沮丧），但是涵盖了几乎所有常见的收缩方法，并显示了它们与Boosting的联系。谈到提振，Buhlmann＆Hothorn的调查也显示了收缩的关系。$p\gg n$

我的印象是，虽然可以使用相同的理论框架来分析分类和回归，但是针对高维数据的测试却有所不同，因为它不与模型选择程序结合使用，而是专注于基于家庭的错误率。不确定那里最好的调查。布拉德·埃夫隆有一吨纸/调查/书的他的网页。阅读所有内容，让我知道我应该真正阅读的内容...

“结果”理论结果是什么意思？还是数值结果？

我喜欢范建清的评论，例如，看到这一本和关于分类的一本（很多自引）。

导论中也有非撰写论文进行了丰富的综述，例如参见 这一篇和这一篇。

如果您想要一份简历，也许这是最好的

http://www.springer.com/statistics/statistical+theory+and+methods/book/978-3-642-20191-2

Hastie，Tibshirani和Friedman的第18章（第12版/第二版，本章未在第一版中）很好地概述了一些有趣的数据集。这还不如他们对较旧材料的处理那样彻底，而且很多时候他们不得不对某些算法为何比其他算法更好地进行启发式解释。我发现它与阅读论文结合在一起非常有用，可以帮助您更深入地了解这些知识。