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| 高维缺失数据的统计推断理论和方法研究 | |
| 摘 要： | <正>1创新点为突破大数据分析瓶颈，项目围绕大数据中的高维缺失数据分析的关键科学问题，开展统计推断理论和方法研究，提出筛选特征和插补缺失数据的新方法，取得一系列突破性研究成果，其主要创新点如下：一是针对大数据的超高维问题，提出筛选特征的新方法。对大数据中的超高维异质属性数据，通过定义与属性水平相关的哑变量，提出不依赖于模型假设筛选特征的分类自适应法，可直接用于属性响应变量有偏抽样数据的特征筛选， |
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