数据分析数学建模与统计模式统计学真实运行
新估计方法与 Lasso、SCAD 的模拟比较框架
为我提出的稀疏估计方法设计模拟研究：说明数据生成机制，在不同样本量和信噪比下与 Lasso、SCAD 比较，重复 500 次，报告估计误差与变量选择的准确率。
智能体怎么做
- 先确认关键设定动手前先问清用什么语言、什么模型；按回答采用 R 语言、稀疏 Logistic 回归，并在本机自动装好 R 与 glmnet、ncvreg。
- 设计数据生成机制自变量服从 AR(1) 相关的多元正态，前 6 个系数非零；按目标信噪比反解系数幅度，低维与高维共 72 种设定，每种重复 500 次，并另生成测试集。
- 搭建可复现的流程写出数据生成、5 种估计器（含 Lasso、SCAD 及其偏重选变量的 1se 版本）、指标计算、并行运行、汇总与作图共 9 个脚本，固定随机种子，同一重复内各方法共用交叉验证分组。
- 跑通并按意见修订冒烟测试与全网格试跑通过；按审阅意见把估计误差换回原始尺度计算、统计失败次数、同时报告中位数。你的方法只需填入一个函数即可接入。
运行截图
PaperOK科研助手中这次对话的实际界面。
运行结果
以下文件由智能体在应用中实际生成，未做修改。