基于藤 copula 的高维可控变量选择 knockoff 生成
统计方法学
2022-10-21 v1
摘要
藤 copula 是高维依赖建模的一种灵活工具。在本文中，我们讨论了利用藤 copula 生成近似 model-X knockoff 的方法。我们展示了如何将 Gaussian knockoff 推广为 Gaussian copula knockoff。偏相关藤是对 Gaussian copula 进行参数化的一种便捷方式。我们讨论了偏相关藤的补全问题与 Gaussian knockoff 之间的关系。偏相关藤的一个自然推广是藤 copula，其非常适用于生成近似 model-X knockoff。我们讨论了一种特定的 D-vine 结构，该结构有利于获得藤 copula knockoff 模型。在一项模拟研究中，我们证明了藤 copula knockoff 模型对于高维可控变量选择是有效且有力的。
引用
@article{arxiv.2210.11196,
title = {Vine copula based knockoff generation for high-dimensional controlled variable selection},
author = {Malte S. Kurz},
journal= {arXiv preprint arXiv:2210.11196},
year = {2022}
}