基于条件分布函数的高维回归模型的变量选择方法

发布时间：2019-06-10 06:18

【摘要】：高维回归分析的变量选择问题是目前统计学研究的一个热点和难点问题.提出了一个基于条件分布函数的相关性度量准则,并在此基础上提出三种变量选择方法.与现有的方法相比,提出的方法不依赖于统计模型,可以适用于线性模型和非参数可加模型.数值模拟结果表明,即使协变量之间存在一定的相关性,方法也有较为满意的表现.
[Abstract]:The problem of variable selection in high-dimensional regression analysis is a hot and difficult problem in statistical research at present. In this paper, a correlation measurement criterion based on conditional distribution function is proposed, and three variable selection methods are proposed. Compared with the existing methods, the proposed method does not depend on the statistical model, and can be applied to linear model and nonparametric additive model. The numerical simulation results show that even if there is a certain correlation between the covariables, the method has a satisfactory performance.
【作者单位】： 邯郸学院数理学院;
【基金】：邯郸学院校级项目(16218) 河北省高等学校科学技术研究指导项目(ZC2016066)
【分类号】：O212.1

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