超高维特征筛选方法SEVIS及其应用

论文目录   摘要 第1-7页 ABSTRACT 第7-12页 第一章 绪论 第12-30页   1.1 背景介绍及文献综述 第12-25页     1.1.1 特征筛选…

论文目录  
摘要 第1-7页
ABSTRACT 第7-12页
第一章 绪论 第12-30页
  1.1 背景介绍及文献综述 第12-25页
    1.1.1 特征筛选方法SIS 第12-14页
    1.1.2 广义线性模型下的特征筛选 第14-16页
    1.1.3 特征筛选方法SIRS 第16-18页
    1.1.4 距离相关特征筛选DCSIS 第18-21页
    1.1.5 分位特征筛选QaSIS 第21-23页
    1.1.6 分位特征筛选Q-SIS 第23-25页
  1.2 特征筛选方法SEVIS 第25-26页
  1.3 连续时间序列下的特征筛选 第26-28页
  1.4 文章内容及结构 第28-30页
第二章 特征筛选方法SEVIS 第30-60页
  2.1 广义相关系数SEV及其非参数估计 第30-33页
    2.1.1 广义相关系数SEV 第30-31页
    2.1.2 SEV的非参数估计 第31-33页
  2.2 SEVIS 第33-35页
    2.2.1 SEVIS的理论性质 第34-35页
  2.3 数值模拟 第35-44页
    2.3.1 蒙特卡洛模拟 第35-39页
    2.3.2 卵巢癌的整体基因解释能力分析 第39-44页
  2.4 讨论 第44页
  2.5 定理证明 第44-60页
第三章 SEVIS的局部线性估计 第60-70页
  3.1 SEV的局部线性估计 第60-63页
    3.1.1 局部线性估计量 第60-62页
    3.1.2 SEV局部估计的渐近性质 第62-63页
    3.1.3 超高维特征筛选 第63页
  3.2 数值模拟 第63-66页
  3.3 总结 第66页
  3.4 渐近性质的证明 第66-70页
第四章 混合相依下的SEVIS 第70-94页
  4.1 高频夏普比率 第70-72页
  4.2 混合相依变量下的SEVIS 第72-74页
    4.2.1 SEV及其估计量 第72-73页
    4.2.2 SEV的独立筛选过程 第73-74页
    4.2.3 SEVIS的理论性质 第74页
  4.3 蒙特卡洛模拟 第74-77页
  4.4 中国股票市场的实证分析 第77-83页
  4.5 定理证明 第83-94页
第五章 结论与展望 第94-96页
参考文献 第96-100页
致谢 第100-102页
在读期间学术论文成果 第102页

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