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Robust Sure Independence Screening for Ultrahigh Dimensional Non-normal Data

作者:Wei; ZHONG筛选常数三维屏蔽性能线性模型分布函数有限样本数值模拟

摘要:屏蔽的肯定独立(SIS ) 被建议了减少超离频维数在下面到中等规模并且证明了在 Gaussian 线性模型下面享受肯定屏蔽性质。然而,观察反应经常被扭曲或与极端价值在重尾巴练习 SIS 的表演,它可以戏剧性地败坏。到这个目的,我们经由考虑在每个预言者和反应的分发功能之间的关联建议屏蔽的新柔韧的肯定独立(RoSIS ) 。建议途径在下列三褶层贡献文学:首先,它能减少超离频维数有效地。第二,它在反应对重尾巴或极端价值柔韧。第三,它拥有肯定屏蔽性质和评价一致性在更温和的条件下面的性质。而且,我们通过数字模拟和一个真实数据例子表明它的优秀有限样品性能。

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数学学报

《数学学报》(CN:11-2038/O1)是一本有较高学术价值的大型双月刊,自创刊以来,选题新奇而不失报道广度,服务大众而不失理论高度。颇受业界和广大读者的关注和好评。

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