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한국통계학회 CSAM(Communications for Statistical Applications and Methods) CSAM(Communications for Statistical Applications and Methods) 제26권 제1호
발행연도
2019.1
수록면
47 - 55 (9page)

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It is important to identify informative variables in high dimensional data analysis; however, it becomes a challenging task when covariates are contaminated by measurement error due to the bias induced by measurement error. In this article, we present a two-step approach for variable selection in the presence of measurement error. In the first step, we directly select important variables from the contaminated covariates as if there is no measurement error. We then apply, in the following step, orthogonal regression to obtain the unbiased estimates of regression coefficients identified in the previous step. In addition, we propose a modification of the twostep approach to further enhance the variable selection performance. Various simulation studies demonstrate the promising performance of the proposed method.
#measurement error #penalized orthogonal regression #SIMEX

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