Triagem de interações em regressão multirrespuesta de alta dimensão via correlação de distância projetada

A triagem de interações para dados de alta dimensão é um problema desafiador, especialmente para os preditores fortemente correlacionados. Um novo procedimento de triagem de interações em duas etapas baseado na correlação de distância projetada é proposto quando os preditores estão altamente correlacionados. Para remover o efeito de confusão da variável alvo que é induzido por suas variáveis correlacionadas, projetamos os preditores e as respostas sobre um conjunto condicional. Nosso método pode identificar com sucesso variáveis importantes quando as variáveis estão altamente correlacionadas, e também pode identificar variáveis que fazem uma contribuição para a resposta condicionalmente, mas não marginalmente. Além disso, nosso método é computacionalmente eficiente e simples, geralmente aplicável sem a necessidade da suposição de hereditariedade. Resultados teóricos mostram que o método proposto pode gerar a propriedade de triagem segura. Estudos de simulação e análise de dados reais demonstram a utilidade e validade do nosso método.