【摘 要】
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变量选择对高维数据的处理起着至关重要的作用。Fan和Lv(2008)提出了一种基于Pearson相关系数的高维变量选择方法(SIS)。但Pearson相关系数仅能刻画线性、对称的相关关系,而
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变量选择对高维数据的处理起着至关重要的作用。Fan和Lv(2008)提出了一种基于Pearson相关系数的高维变量选择方法(SIS)。但Pearson相关系数仅能刻画线性、对称的相关关系,而不能刻画非线性、不对称的相关关系。因此,本文基于Zheng et al.(2012)的广义相关系数(刻画不对称、非线性的相关关系)进行变量选择,并通过大量的数据模拟和实例分析进行说明。
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