高维Logistic模型中多元非线性结构下的变量选择与半参数估计研究

一、引言

1.1研究背景与意义

1.1.1高维数据时代的挑战

随着信息技术的飞速发展，数据收集和存储技术日益强大，我们已经步入了大数据时代。在这个时代，数据的规模、维度和复杂性都达到了前所未有的程度。高维数据在生物医学、金融、互联网等众多领域中广泛出现，例如基因表达数据、金融市场的各类指标数据以及互联网用户的行为数据等。高维数据虽然蕴含着丰富的信息，但也带来了一系列严峻的挑战。

首先，高维数据中存在大量的冗余变量和噪声变量。这些冗余变量与响应变量之间没有实质性的关联，却会增加模型的复杂性和计算量；噪声变量则可能干扰模型对