【摘 要】
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变量选择在超高维统计模型中非常重要。Fan和Lv基于简单相关系数提出确保独立筛选法（SIS），但当自变量被分成组时，SIS就会失效。因为SIS只能对单个变量进行选择，不能对组变量进行选
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变量选择在超高维统计模型中非常重要。Fan和Lv基于简单相关系数提出确保独立筛选法（SIS），但当自变量被分成组时，SIS就会失效。因为SIS只能对单个变量进行选择，不能对组变量进行选择。为此，基于边际组回归提出组确保独立筛选法（GSIS），该方法不仅对组变量有效，对单个变量也有效，或者两者的混合也同样有效。MonteCarlo模拟结果显示，GSIS的表现优于SIS。
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