【摘 要】
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高维数据在现代的科学研究中非常常见,这类数据往往具有稀疏性的特点.对这类数据的研究通常首先要通过变量选择将其降维,将那些对因变量没有影响或者影响很小的自变量剔除,从
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高维数据在现代的科学研究中非常常见,这类数据往往具有稀疏性的特点.对这类数据的研究通常首先要通过变量选择将其降维,将那些对因变量没有影响或者影响很小的自变量剔除,从而再进行进一步分析.
本文是基于交互效应存在的情况下,对QTL数据变量选择的讨论.文中提出一种新的变量选择方法-动态分割变量选择方法,代替前人所使用的向前法,且在进行变量选择的过程中将数目很大的协变量集合进行了动态分组.模拟研究表明,该方法在进行QTL定位分析中具有良好的表现.
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