解释代码:# SIS without regularization model_sis <- SIS(x, y, family = 'gaussian', iter = FALSE) sis_variables <- model_sis$sis.ix0 # ISIS with regularization model_isis <- SIS(x, y, family = 'gaussian', tune = 'bic') model_aggr <- SIS(x, y, family = 'gaussian', tune = 'bic', varISIS = 'aggr', seed = 11) isis_variables <- model_isis$sis.ix0 aggr_variables <- model_aggr$sis.ix0，其中sis、isis、qggr分别是什么

在上述代码中，我们使用了SIS、ISIS和QCSIS方法进行变量筛选，并从中选择最优的方法。

- `sis_variables` 是使用 SIS (Sure Independence Screening) 方法筛选得到的变量。SIS 是一种无正则化的方法，它通过计算每个变量与响应变量之间的相关性来进行筛选。在代码中，我们使用 `SIS` 函数，其中 `x` 是自变量矩阵，`y` 是因变量向量，`family = 'gaussian'` 表示使用高斯分布，`iter = FALSE` 表示不进行迭代。

- `isis_variables` 是使用 ISIS (Iterative Sure Independence Screening) 方法筛选得到的变量。ISIS 是一种带有正则化的方法，它通过迭代的方式筛选变量，并在每次迭代中更新变量的权重。在代码中，我们使用 `SIS` 函数，设置了 `tune = 'bic'` 来进行模型选择，其中 `bic` 是一种模型选择准则。

- `aggr_variables` 是使用 QCSIS (QCSIS with aggregation) 方法筛选得到的变量。QCSIS 是一种带有聚合方法的方法，它通过聚合多个 ISIS 结果来提高稳定性和可靠性。在代码中，我们使用 `SIS` 函数，设置了 `tune = 'bic'` 来进行模型选择，并将 `varISIS = 'aggr'` 设置为 `'aggr'`，表示使用聚合方法进行变量筛选。

综上所述，`sis_variables` 是使用 SIS 方法筛选得到的变量，`isis_variables` 是使用 ISIS 方法筛选得到的变量，`aggr_variables` 是使用 QCSIS 方法筛选得到的变量。这些变量是根据不同的方法和策略进行的变量筛选结果。