迭代的稳健超高维变量筛选

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特征筛选在统计模型中非常重要。文章基于分位数相关系数提出一种新的迭代稳健模型释放的变量筛选方法,该方法可以有效解决那些与因变量边际关系比较弱,而组合关系比较强的显著自变量的漏选问题。模拟研究比较了迭代确保独立筛选方法、迭代确保独立秩筛选方法、迭代距离确保独立筛选方法等。模拟结果印证了提出方法的有效性和灵活性。
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