第一章 降维、变量选择技术概述 1
1.1 降维 2
1.2 变量选择 6
第二章 响应变量有测量误差并带有核实数据的充分降维 11
2.1 核实数据简介 12
2.2 研究背景 14
2.3 基于经验条件分布的重抽样降维方法 15
2.4 基于SIR方法的核估计降维 18
2.5 充分降维空间的维数估计 19
2.6 数值模拟 20
2.7 主要定理证明 31
第三章 无模型假定变量选择的线性替代变量法 41
3.1 研究背景 42
3.2 线性替代变量法（LSV）及其渐近性质 44
3.3 数值模拟 48
3.4 实证分析 58
3.5 主要定理证明 58
第四章 协变量有测量误差并带有核实数据下对广义线性模型的检验问题 63
4.1 研究背景 64
4.2 类得分（score-type）检验，及其渐近性质 66
4.3 数值模拟 71
4.4 主要定理证明 72
第五章 基于最大秩相关的广义回归模型下变量选择 79
5.1 研究背景 80
5.2 惩罚的最大秩相关方法 82
5.3 改进的迭代边际最优化算法 84
5.4 可调参数的选择 85
5.5 数值模拟 86
5.6 结论 90
5.7 证明过程 91
第六章 带自回归误差的功能多项式回归联合检测 95
6.1 研究背景 96
6.2 联合检测过程 97
6.3 理论性质 99
6.4 可调参数 99
6.5 数值模拟 100
6.6 实际案例 105
6.7 讨论 110
6.8 证明过程 111
参考文献 116