- 作 者：张俊英，张日权著
- 出 版 社：重庆：重庆大学出版社
- 出版年份：2019
- ISBN：9787568917285
- 标注页数：97 页
- PDF页数：40 页
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第1章 绪论 1
1.1 线性模型Pearson相关变量筛选方法 1
1.2 非参数模型变量筛选方法 5
1.3 变系数模型变量筛选方法 6
1.4 秩相关筛选方法 8
第2章 分位数回归变系数模型变量筛选 11
2.1 引 言 11
2.2 非参分位数回归边际筛选 12
2.3 理论性质 15
2.4 选择变量的方法 17
2.5 模拟研究 19
2.6 实例分析 22
2.7 定理证明 24
第3章 超高维数据可加模型经验似然变量筛选 30
3.1 引 言 30
3.2 边际经验似然方法 31
3.3 条件重排迭代筛选方法 34
3.4 数值研究 36
3.5 定理证明 42
第4章 顺序LASSO特征选择方法 45
4.1 特征选择方法 46
4.2 迭代顺序LASSO算法 47
4.3 理论性质 49
4.4 数据模拟 52
4.5 理论证明 56
第5章 超高维非参模型变量筛选方法 62
5.1 引言 62
5.2 核估计方法 63
5.3 理论性质 64
5.4 CC-SIS算法 65
5.5 模拟研究 66
5.6 定理证明 68
第6章 Gini相关独立筛选 74
6.1 Gini相关筛选方法 74
6.2 迭代变量筛选方法 80
6.3 数据模拟 81
6.4 定理证明 84
参考文献 87