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超高维数据边际经验似然独立筛选方法（英文）
被引量：
2
1
作者
张俊英
张日权
+1 位作者
王航
陆智萍
《应用概率统计》
CSCD
北大核心
2019年第2期126-140,共15页
可加模型通过协变量函数对响应变量起作用,是更加灵活的非参统计模型.当协变量个数大于样本数且以指数阶增大时,将维数降到经典方法可解决的范围是统计学家急需解决的问题.本文研究了超高维数据可加模型的变量筛选问题,提出了边际经验...
可加模型通过协变量函数对响应变量起作用,是更加灵活的非参统计模型.当协变量个数大于样本数且以指数阶增大时,将维数降到经典方法可解决的范围是统计学家急需解决的问题.本文研究了超高维数据可加模型的变量筛选问题,提出了边际经验似然变量筛选方法.该方法通过排列在0点的边际经验似然率选择变量.我们证明了选择变量集以概率1渐进包含真实变量集;提出了迭代边际经验似然变量筛选方法.数据模拟和实数据分析验证了所提方法的可行性.
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关键词
边际
经验
似
然
筛选
非参回归模型
变量选择
维数缩减
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职称材料
题名
超高维数据边际经验似然独立筛选方法（英文）
被引量：
2
1
作者
张俊英
张日权
王航
陆智萍
机构
华东师范大学统计学院
太原理工大学数学系
山西大同大学数学系
出处
《应用概率统计》
CSCD
北大核心
2019年第2期126-140,共15页
基金
supported in part by the National Natural Science Foundation of China(Grant Nos.11171112
11201190)
+1 种基金
the Doctoral Fund of Ministry of Education of China(Grant No.20130076110004)
the 111 Project of China(Grant No.B14019)
文摘
可加模型通过协变量函数对响应变量起作用,是更加灵活的非参统计模型.当协变量个数大于样本数且以指数阶增大时,将维数降到经典方法可解决的范围是统计学家急需解决的问题.本文研究了超高维数据可加模型的变量筛选问题,提出了边际经验似然变量筛选方法.该方法通过排列在0点的边际经验似然率选择变量.我们证明了选择变量集以概率1渐进包含真实变量集;提出了迭代边际经验似然变量筛选方法.数据模拟和实数据分析验证了所提方法的可行性.
关键词
边际
经验
似
然
筛选
非参回归模型
变量选择
维数缩减
Keywords
marginal empirical likelihood screening
nonparametric regression model
variable selection
dimensionality reduction
分类号
O212.7 [理学—概率论与数理统计]
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职称材料
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作者
出处
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被引量
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1
超高维数据边际经验似然独立筛选方法（英文）
张俊英
张日权
王航
陆智萍
《应用概率统计》
CSCD
北大核心
2019
2
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