标题： 一种具有协方差估计的多元组套索算法 显示英文标题

标题： An algorithm for the multivariate group lasso with covariance estimation

摘要： 我们研究了一个用于考虑相关误差项的多元线性回归模型的组套索估计量。 使用块坐标下降算法来计算这个估计量。 我们进行了一个具有分类数据和多元时间序列数据的模拟研究，这些是预测变量之间存在自然分组的典型设置。 我们的模拟研究显示了所提出的组套索估计量相对于其他估计量的良好性能。 我们在一个基因表达的时间序列数据集上展示了该方法。 显示英文摘要

摘要： We study a group lasso estimator for the multivariate linear regression model that accounts for correlated error terms. A block coordinate descent algorithm is used to compute this estimator. We perform a simulation study with categorical data and multivariate time series data, typical settings with a natural grouping among the predictor variables. Our simulation studies show the good performance of the proposed group lasso estimator compared to alternative estimators. We illustrate the method on a time series data set of gene expressions.