超高维纵向数据部分线性模型的特征筛选

摘要

超高维纵向数据的特征筛选是超高维特征筛选的难点之一,其难点是在保证边际筛选快速的前提下估计工作相关系数矩阵。文章在部分线性模型的假定下,考虑到纵向数据组间独立、组内相关的特点,采用样本协方差去估计未知的工作协方差矩阵,提出了剖面有协方差阵的确定独立筛选(PMSIS)方法,并在一定正则条件下,证明了该方法具有确定筛选性质。通过蒙特卡洛数值模拟与肠道菌群实例数据验证了该方法的有限样本性质,结果表明,新提出的PMSIS方法能有效筛选弱相关的协变量。