条件区间分位数超高维特征筛选研究 Feature Screening for Ultrahigh Dimensional Data Based on the Conditional Interval Quantile

超高维数据下的特征筛选是模型降维建模的重要环节.基于条件分位数的改进超高维特征筛选方法在给定分位点有扰动情况下可能会导致筛选变量不稳定,针对该问题,引入全局条件分位数的思想,提出基于条件区间分位数的超高维特征筛选方法,并通过理论及数值模拟证明其特征筛选的确定性独立筛选性质和所提方法的有限样本性质.