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【24h】

A variable selection procedure for depth measures

机译：深度测量的可变选择过程

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We herein introduce variable selection procedures based on depth similarity, aimed at identifying a small subset of variables that can better explain the depth assigned to each point in space. Our study is not intended to deal with the case of high-dimensional data. Identifying noisy and dependent variables helps us understand the underlying distribution of a given dataset. The asymptotic behaviour of the proposed methods and numerical aspects concerning the computational burden are studied. Furthermore, simulations and a real data example are analysed.
机译：我们在此引入基于深度相似性的可变选择过程，旨在识别可以更好地解释分配给空间中每个点的深度的一个小变量子集。 我们的研究并非旨在处理高维数据的情况。 识别嘈杂和依赖变量有助于我们了解给定数据集的基础分发。 研究了关于计算负担的拟议方法和数值方面的渐近行为。 此外，分析了模拟和实际数据示例。

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