Partial correlation screening for varying coefficient models
محل انتشار: مجله مدلسازی ریاضی، دوره: 8، شماره: 4
سال انتشار: 1399
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 34
فایل این مقاله در 14 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_JMMO-8-4_002
تاریخ نمایه سازی: 19 خرداد 1403
چکیده مقاله:
In this paper, we propose a two-stage approach for feature selection in varying coefficient models with ultra-high-dimensional predictors. Specifically, we first employ partial correlation coefficient for screening, and then penalized rank regression is applied for dimension-reduced varying coefficient models to further select important predictors and estimate the coefficient functions. Simulation studies are carried out to examine the performance of proposed approach. We also illustrate it by a real data example.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Mohammad Kazemi
Department of Statistics, Faculty of Mathematical Sciences, Shahrood University of Technology, Shahrood, Iran