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在做高维数据分位数回归变量选择,变量数p>样本数n，调用rq.fit.lasso正常，但调用rq.fit.scad时就呈现如下的错误:
Error in rq.fit.fnb(x, y, tau = tau) :
Error info = 455 in stepy: singular design
[请教]关于rq.fit.scad设计矩阵奇异设置的问题
rq.fit.scad 的系数初始化方法默认值是普通的分位回归 (start = "rq")，p > n 时肯定是设计阵奇异算不了，换个初始化方法 start = "lasso" 应该就可以了。
library("msaenet")
library("quantreg")
dat <- msaenet.sim.gaussian(n = 1000, p = 500, p.train = 0.6)
f <- rq(dat$y.tr ~ dat$x.tr, method = "scad", lambda = 30)
g <- rq(dat$y.tr ~ dat$x.tr, method = "scad", start = "lasso", lambda = 30)
dat <- msaenet.sim.gaussian(n = 1000, p = 500, p.train = 0.4)
f <- rq(dat$y.tr ~ dat$x.tr, method = "scad", lambda = 30)
g <- rq(dat$y.tr ~ dat$x.tr, method = "scad", start = "lasso", lambda = 30)