期刊文献+
共找到1篇文章
< 1 >
每页显示 20 50 100
基于互信息的变量选择方法 被引量:2
1
作者 周生彬 黄叶金 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2020年第1期20-23,共4页
文章基于解释变量与被解释变量之间的互信息提出一种新的变量选择方法:MI-SIS。该方法可以处理解释变量数目p远大于观测样本量n的超高维问题,即p=O(exp(nε))ε>0。另外,该方法是一种不依赖于模型假设的变量选择方法。数值模拟和... 文章基于解释变量与被解释变量之间的互信息提出一种新的变量选择方法:MI-SIS。该方法可以处理解释变量数目p远大于观测样本量n的超高维问题,即p=O(exp(nε))ε>0。另外,该方法是一种不依赖于模型假设的变量选择方法。数值模拟和实证研究表明,MI-SIS方法在小样本情形下能够有效地发现微弱信号。 展开更多
关键词 变量选择 互信息 非参数密度估计 超高维数据分析
下载PDF
上一页 1 下一页 到第
使用帮助 返回顶部