论文部分内容阅读
超高维变量筛选是统计研究的重要问题。提出一种新的变量筛选方法 HD-SIS,该方法不需要模型假设,并且对异常值有很强的抵抗能力,具有很好的稳健性。在Monte Carlo模拟中,对5种方法进行了比较,即确保独立筛选法、确保独立秩筛选法、稳健秩相关系数筛选法、距离确保独立筛选法和鞅差相关系数确保独立筛选法。模拟结果显示HD-SIS有更优良的表现。