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HD-SIS 超高维数据稳健变量筛选
外文标题：Robust Variable Screening for Ultrahigh Dimensional
文献类型：期刊
作者：张景肖^[1]李向杰^[2]郭海明^[3]
机构：[1][郭海明]常州大学.商学院
[2][李向杰]中国人民大学.应用统计科学研究中心
[3][张景肖]中国人民大学.应用统计科学研究中心

年：2016
期刊名称：统计与信息论坛
卷：31
期：4
页码范围：9-12
增刊：增刊
收录情况：中文核心期刊要目总览中国科技核心期刊CSSCI(61C1262016040002)
语言：中文
ISSN：1007-3116
链接地址：http://d.g.wanfangdata.com.cn/Periodical_tjyxxlt201604002.aspx
DOI：10.3969/j.issn.1007-3116.2016.04.002
基金：中国人民大学科学研究基金(中央高校基本科研业务费专项资金资助)项目
关键词：超高维数据;稳健性;模型释放;变量筛选
摘要：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。
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