【摘 要】
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在超高维数据的交互作用研究中，现存的方法都基于预先假定的特定模型进行筛选，而实际应用效果取决于真实模型与假设模型的相似度，当真实模型偏离假设模型时，可能会导致错误的选择结果。本文将主效应筛选中的无模型方法扩展到交互模型中，提出新的无模型交互作用筛选方法。本论文的主要内容和结论如下： （1）提出了两种基于距离相关的无模型交互作用筛选方法ISDC-T与ISDC-B，这两种方法不要求层次模型假设，适用
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在超高维数据的交互作用研究中，现存的方法都基于预先假定的特定模型进行筛选，而实际应用效果取决于真实模型与假设模型的相似度，当真实模型偏离假设模型时，可能会导致错误的选择结果。本文将主效应筛选中的无模型方法扩展到交互模型中，提出新的无模型交互作用筛选方法。本论文的主要内容和结论如下：
（1）提出了两种基于距离相关的无模型交互作用筛选方法ISDC-T与ISDC-B，这两种方法不要求层次模型假设，适用于一系列参数和半参数模型。ISDC-T是一种两阶段法，分别进行主效应与交互效应的筛选，可以迅速缩小交互效应候选集，提高筛选效率。ISDC-B基于束搜索进行交互作用筛选，相较于前向选择，束搜索增大了搜索空间，可以有效提高交互作用筛选效果。此外从理论上证明了ISDC-T方法的筛选一致性。
（2）提出了两种数据驱动的新的阈值规则。为了实现筛选过程的自动化，通过数据自适应地确定截止值来控制最终模型的大小，本文基于核密度估计和生成伪变量两种方法分别提出两种新的阈值规则，这两种阈值规则可以控制模型的错误选择率，有助于提高筛选方法的可操作性与解释性。此外，数值研究结果表明在各种设置下，本文提出算法的筛选效果显著优于现存的超高维交互作用筛选方法。
（3）将本文提出的算法应用于大鼠微阵列基因表达和人类基因型-组织表达两个真实基因表达数据集中。试验结果表明基于阈值规则的ISDC-T与ISDC-B算法在分析复杂数据集方法的有效性，为基因间交互作用选择提供了新的方法与思路。
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