近日，我校经济管理学院范国良老师与其合作者在概率统计领域的重要期刊《RandomMatrices: Theory and Applications》合作发表了题为“Nonlinearinteraction detection through partial dimension reduction with missing responsedata”的学术论文。

该研究核心观点为：

当反应变量数据产生缺失时，该研究提出了变指标系数模型并用此来检测分组变量间的非线性交互作用。在变指标系数模型中通过线性组合将协变量分组，以检测它们的联合交互作用。基于逆概率加权方法，通过剖面最小二乘估计联合交互作用效应，建立了中心部分均值子空间估计的渐近性质。此外，该研究也提出了Wald型检验来检测协变量之间的交互作用。利用BIC型准则来确定中心部分均值子空间的结构维数，并获得其相合性。最后通过模拟研究和实际数据分析验证了本文所提方法的有效性和实用性。

全文链接为：https://doi.org/10.1142/S2010326322500514