众数回归具有稳健性和估计效率高的优势,在某些情形下可以替代均值回归.针对带有高维协变量的纵向数据部分线性模型,本文基于众数回归提出了稳健的经验似然及惩罚的高维众数回归经验似然变量选择方法.新方法能够利用纵向数据的组内相关性,而且继承了众数回归在稳健性和估计效率方面的优势.基于一些较弱的条件,本文在协变量维数趋于无穷大的高维框架下建立了方法的大样本性质.随机模拟和实际数据分析也验证了方法在有限样本时的表现.
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