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变量筛选是处理超高维数据的一种有效方法.针对部分变量与响应变量显著相关,Barut等基于线性模型假定提出CSIS方法,能有效降低伪变量错选概率.但CSIS方法线性模型假定严苛,实际研究中有时不能事先确定模型结构.由此,本文基于非参数可加模型提出条件非参数独立筛选方法(CNIS),不需要对模型结构进行假定,增大了适用范围... 相似文献
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