【摘 要】
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在高维分位数回归统计建模过程中,通过在筛选出来的有效变量子集上进行模型参数估计,可以有效提高建模精度和效率,因此变量筛选在求解这一问题中扮演了重要的角色,在本文中,我们将分位数偏相关系数与条件分位数筛选两种相关性度量方法的优势结合引入了偏条件分位数筛选度量方法,然后利用这种度量构建了不同的迭代变量筛选算法――QTCQS、QFCQS和QPCQS.这些算法可以在限定被选择模型大小的条件下成功筛选出与响
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在高维分位数回归统计建模过程中,通过在筛选出来的有效变量子集上进行模型参数估计,可以有效提高建模精度和效率,因此变量筛选在求解这一问题中扮演了重要的角色,在本文中,我们将分位数偏相关系数与条件分位数筛选两种相关性度量方法的优势结合引入了偏条件分位数筛选度量方法,然后利用这种度量构建了不同的迭代变量筛选算法――QTCQS、QFCQS和QPCQS.这些算法可以在限定被选择模型大小的条件下成功筛选出与响应变量边际弱相关或不相关的解释变量,有效避免了在解释变量间存在共线性问题时,通过边际相关性度量选择真实解释变量的困难;此外,在模型存在异质性时,他们也能够高效地识别出模型的真实解释变量.理论分析表明该度量方法可以得到一个较小的确定筛选集合,即具有确定独立筛选性质,达到了数据降维的效果.我们会通过数值模拟对上述度量和算法的有限样本的表现进行验证,并与现有变量筛选方法进行比较说明.
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