第1章 绪论

1.1 线性模型Pearson相关变量筛选方法

1.2 非参数模型变量筛选方法

1.3 变系数模型变量筛选方法

1.4 秩相关筛选方法

第2章 分位数回归变系数模型变量筛选

2.1 引 言

2.2 非参分位数回归边际筛选

2.3 理论性质

2.4 选择变量的方法

2.5 模拟研究

2.6 实例分析

2.7 定理证明

第3章 超高维数据可加模型经验似然变量筛选

3.1 引 言

3.2 边际经验似然方法

3.3 条件重排迭代筛选方法

3.4 数值研究

3.5 定理证明

第4章 顺序LASSO特征选择方法

4.1 特征选择方法

4.2 迭代顺序LASSO算法

4.3 理论性质

4.4 数据模拟

4.5 理论证明

第5章 超高维非参模型变量筛选方法

5.1 引言

5.2 核估计方法

5.3 理论性质

5.4 CC-SIS算法

5.5 模拟研究

5.6 定理证明

第6章 Gini相关独立筛选

6.1 Gini相关筛选方法

6.2 迭代变量筛选方法

6.3 数据模拟

6.4 定理证明

参考文献