基于投影相关的超高维生存数据的特征筛选新方法

本文对超高维右删失生存数据的特征筛选提出一种基于投影相关且具有确定独立筛选(projection correlation sure independent screening, PC-SIS)的新方法.一方面, PC-SIS方法并不需要指定任何模型,也不需要对生存函数进行非参数估计,且对矩条件和次指数条件不敏感,适用于对异常值或厚尾数据的分析.另一方面,在一定的正则化条件下, PC-SIS方法具有确定筛选性和秩相合性.模拟和实证研究表明, PC-SIS方法能在保留所有重要特征的前提下剔除与响应变量相关程度较弱的特征,以实现降维的目的.