A Generic Sure Independence Screening Procedure

doi:10.1080/01621459.2018.1462709

.2019;114(526):928-937.

doi:10.1080/01621459.2018.1462709。 Epub 2018年8月6日。

一种通用的确定独立性筛选程序

潘文良¹, 王雪琴², 肖渭南¹, 朱宏图^三

附属公司

¹中山大学数学学院统计科学系，广州，510275。
²中山大学数学学院统计科学系，广州，510275；中山大学中山医学院，广州，510080；中山大学新华学院，广州，510520。
^三德克萨斯大学生物统计学系，MD安德森癌症中心，德克萨斯州休斯顿，77030。

PMID： 31692981
预防性维修识别码： PMC6831100型
内政部： 2018年10月10日

一种通用的确定独立性筛选程序

潘文良等。美国统计协会. 2019.

.2019;114(526):928-937.

doi:10.1080/01621459.2018.1462709。 Epub 2018年8月6日。

作者

潘文良¹, 王雪芹², 渭南萧¹, 朱宏图^三

附属公司

¹中山大学数学学院统计科学系，广州，510275。
²中山大学数学学院统计科学系，广州，510275；中山大学中山医学院，广州，510080；中山大学新华学院，广州，510520。
^三德克萨斯大学生物统计学系，MD安德森癌症中心，德克萨斯州休斯顿，77030。

PMID： 31692981
预防性维修识别码： PMC6831100型
内政部： 10.1080/01621459.2018.1462709

摘要

从超高维数据中提取重要特征是统计学习、信息论、精确医学和生物发现的主要任务之一。为满足这些需求而开发的许多可靠的独立筛选方法在某些假设下适用于特殊模型。随着更多数据类型和可能的模型的可用性，一种无模型、限制性越来越小的通用筛选程序是可取的。在本文中，我们基于最近开发的通用相关性度量：Ball相关性，提出了一种通用的非参数确定独立性筛选过程，称为BCor-SIS。我们表明，即使当维数是样本大小的指数阶时，该方法也具有很强的筛选一致性，并且不对数据施加次指数矩假设。我们通过考虑生物发现或精确医学中三种常见的挑战性设置来研究该程序的灵活性：迭代BCor-SIS、交互追踪和生存结果。我们使用模拟研究和实际数据分析来说明我们的BCor SIS方法的通用性和实用性。

关键词：球相关性；排名；绝对独立；变量筛选。

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