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几类高维模型的特征筛选和纠偏相合统计推断方法

中文摘要第8-11页
英文摘要第11-14页
第一章 预备知识第15-25页
    1.1 参数及半参模型第15-16页
    1.2 高维模型变量选择第16-18页
        1.2.1 Lasso及相关变量选择技术第16-17页
        1.2.2 KLasso第17-18页
    1.3 超高维模型特征筛选第18-23页
        1.3.1 模型依赖的特征筛选方法第19-20页
        1.3.2 模型自由的特征筛选方法第20-22页
        1.3.3 条件特征筛选方法第22-23页
    1.4 两阶段变量选择方法及其优缺点第23-25页
第二章 多元响应变量超高维变系数线性模型特征筛选第25-53页
    2.1 引言第25-26页
    2.2 基于条件典型相关系数的特征筛选方法第26-33页
        2.2.1 条件典型相关系数第26-27页
        2.2.2 边际特征筛选第27-28页
        2.2.3 筛选指标的估计第28-29页
        2.2.4 窗宽选取第29-30页
        2.2.5 计算复杂度第30页
        2.2.6 CCCSIS与同类方法的比较第30-33页
    2.3 理论性质第33-34页
    2.4 迭代形式的CCCSIS第34-35页
    2.5 数值研究第35-43页
        2.5.1 蒙特卡洛模拟第35-41页
        2.5.2 实际数据分析第41-43页
    2.6 附录:证明第43-53页
        2.6.1 几个重要引理第43-47页
        2.6.2 理论结果证明第47-53页
第三章 模型自由的条件特征筛选方法第53-81页
    3.1 引言第53-54页
    3.2 基于条件距离相关系数的特征筛选方法第54-59页
        3.2.1 问题陈述与研究动机第54-55页
        3.2.2 条件距离相关系数第55-56页
        3.2.3 基于CDC的条件特征筛选方法第56-57页
        3.2.4 筛选指标的估计第57-59页
        3.2.5 条件集合的选择第59页
    3.3 理论性质第59-61页
    3.4 数值研究第61-68页
        3.4.1 模特卡洛模拟第61-66页
        3.4.2 实际数据分析第66-68页
    3.5 附录:证明第68-81页
第四章 离散型响应变量超高维模型特征筛选方法第81-107页
    4.1 引言第81-82页
    4.2 离散响应变量超高维模型特征筛选方法第82-88页
        4.2.1 基于特征函数距离的筛选指标第82-83页
        4.2.2 基于CF的特征筛选过程第83-85页
        4.2.3 与同类方法的比较第85-88页
    4.3 理论性质第88-90页
    4.4 CFSIS的推广第90-91页
    4.5 数值研究第91-98页
        4.5.1 蒙特卡洛模拟第91-95页
        4.5.2 实际数据分析第95-98页
    4.6 附录:证明第98-107页
        4.6.1 几个重要引理第98-99页
        4.6.2 理论结果的证明第99-107页
第五章 高维模型纠偏及相合估计第107-131页
    5.1 引言第107-108页
    5.2 无偏工作模型第108-112页
        5.2.1 模型线性化第108-109页
        5.2.2 纠偏模型的建立第109-111页
        5.2.3 人工变量的维数估计第111-112页
    5.3 参数估计、渐进性质及模型预测第112-115页
        5.3.1 参数估计第112-113页
        5.3.2 模型预测第113-115页
    5.4 数值模拟第115-124页
        5.4.1 数值模拟结果第116-122页
        5.4.2 实际数据分析第122-124页
    5.5 附录1:估计的无偏性第124-127页
    5.6 附录2:证明第127-131页
第六章 总结与展望第131-133页
参考文献第133-140页
致谢第140-141页
攻读博士学位期间完成论文情况第141-142页
学位论文评阅及答辩情况表第142页

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