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Variable screening in multivariate linear regression with high-dimensional covariates

Statistical Theory and Related Fields 2022年第3期6卷 241-253页

作者： Shiferaw B.Bizuayehu Lu Li Jin Xu School of Statistics East China Normal UniversityShanghaiPeople’s Republic of China School of Mathematical Sciences Shanghai Jiao Tong UniversityShanghaiPeople’s Republic of China Key Laboratory of Advanced Theory and Application in Statistics and Data Science-MOE East China Normal UniversityShanghaiPeople’s Republic of China

We propose two variable selection methods in multivariate linear regression with highdimensional *** first method uses a multiple correlation coefficient to fast reduce the dimension of the relevant predictors to a moderate or low *** second method extends the univariate forward regression of Wang[(2009).forward regression for ultra-high dimensional variable *** of the American Statistical Association,104(488),1512–***://***/10.1198/***08516]in a unified way such that the variable selection and model estimation can be obtained *** establish the sure screening property for both *** and real data applications are presented to show the finite sample performance of the proposed methods in comparison with some naive method.

关键词： Dimension reduction forward regression multiple correlation coefficient multivariate regression variable selection

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