Stab-GKnock：基于广义 knockoff 的偏线性模型可控变量选择
统计方法学
2023-11-28 v1 统计理论
统计理论
摘要
近期提出的固定-X knockoff 是一种强大的变量选择方法，可在任意有限样本设置下控制错误发现率（FDR），然而其理论见解难以推广至高斯线性模型之外。在本文中，我们首次尝试通过使用广义 knockoff 特征将固定-X knockoff 扩展至偏线性模型，并提出一种新的稳定性广义 knockoff（Stab-GKnock）方法，将选择概率作为特征重要性分数纳入。我们在某些正则条件下提供了 FDR 控制和功效保证。此外，我们在高维下通过引入一种新的联合特征筛选过程提出了两阶段方法，具有保证的确定性筛选性质。我们进行了大量模拟研究以评估所提方法的有限样本表现，并提供了一个真实数据示例用于说明。
引用
@article{arxiv.2311.15982,
title = {Stab-GKnock: Controlled variable selection for partially linear models using generalized knockoffs},
author = {Han Su and Panxu Yuan and Qingyang Sun and Mengxi Yi and Gaorong Li},
journal= {arXiv preprint arXiv:2311.15982},
year = {2023}
}
备注
40 pages, 11 figures, 4 tables