Lasso的变量选择与收缩 — 统计学选择题

在线性回归中，若设计矩阵满足正交条件 XᵀX = nI，Lasso 估计具有软阈值形式：β̂ⱼ(λ) = sign(β̂ⱼ^OLS)·max(|β̂ⱼ^OLS| − λ, 0)。设某四个自变量 x₁、x₂、x₃、x₄ 的最小二乘估计分别为 β̂₁^OLS = 3、β̂₂^OLS = −1.5、β̂₃^OLS = 0.8、β̂₄^OLS = −2.2。取惩罚参数 λ = 1 进行 Lasso 回归，则被 Lasso 完全压缩为零（即被剔除）的变量是： A. x₁ B. x₂ C. x₃ D. x₄