Lasso回帰・推定

Lassoは、オーバーフィッテングの問題に対応したモデルの推定手法です。
モデル推定において既存の標本に新しいデータを追加したとたんに、モデルフィットが極端に悪くなる現象をオーバーフィッティングと呼びます。
Tobshirani（1996）が提案したLassoは、オーバーフィッティングと同時に、非常に多くの説明変数を利用するモデルにおいて、予測力を重視する場合のモデル推定に役立ちます。
機械学習の手法であるLassoをサポートしている統計ソフトウェアStataにて、モデルの選択、予測、統計的推測を行いませんか？
多くの説明変数を利用する為、Stataのエディションは、MP２－core以上を推奨します。