位置尺度不变的稳定相关和特征筛选

作     者：邹丰 崔恒建 梁万丰 

作者机构：中南财经政法大学统计与数学学院 首都师范大学数学科学学院 东北财经大学数据科学与人工智能学院 

出 版 物：《系统科学与数学》 (Journal of Systems Science and Mathematical Sciences)

年 卷 期：2025年

核心收录：

学科分类：02[经济学] 0202[经济学-应用经济学] 020208[经济学-统计学] 07[理学] 0714[理学-统计学（可授理学、经济学学位）] 070103[理学-概率论与数理统计] 0701[理学-数学] 

基　　金：国家自然科学基金(批准号:12201317,12031016) 国资计划C档(批准号:GZC20233143) 中南财经政法大学中央高校基本科研业务费专项资金资助(编号:2722024BQ065)资助课题 

主　　题：超高维 特征筛选 稳定相关 位置尺度不变性 筛选性质 

摘      要：本文提出了一种具有位置尺度不变性的稳定相关（location-scale invariant stable correlation,简称ISC）去度量两随机向量v∈Rr和y∈Rq的相关性,其中r≥1,q≥***满足0≤ISC（v,y）≤1且当且仅当v和y独立时,ISC（v,y）=0.基于ISC,我们进一步发展出了一种新的特征筛选方法,简称为***-SIS不要求通常使用的模型假设与有限矩假设,且可以直接用于筛选分组协变量和多响应变量.理论上,我们建立了ISC-SIS的确定筛选性质以及秩相合性.数值模拟研究和实际数据分析均表明与现有的筛选程序相比,ISC-SIS具有非常强大的竞争力.