インデフェンシブルの防御:高次元推論への非常にナイーブなアプローチ【JST・京大機械翻訳】

Zhao Sen; Witten Daniela; Shojaie Ali

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202204313727156 整理番号：22P0040775

インデフェンシブルの防御:高次元推論への非常にナイーブなアプローチ【JST・京大機械翻訳】

In Defense of the Indefensible: A Very Naive Approach to High-Dimensional Inference

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発行年： 2017年05月16日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2020年06月30日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

最近,高次元線形モデルにおけるパラメータに関する推論に多くの関心が集まっている。本論文では,著者らは,このタスクのための簡単で非常にnaの”{i}ve2ステップ手順を考察し,ここで(i)変数の部分集合を得るためにlassoモデルに適合し,(ii)lasso選択集合に関する最小二乗モデルに当てはめた。従来の統計的論説は,著者らが2回,1回,ラッソを走らせて,再び最小二乗モデルを適合させるので,著者らは,1回は,雑音のないラッソにより選択し,そして,従って,1回,2ステップアプローチが,無雑音ラッソによって選択された1つと同一であり,従って,決定論的に,2段階アプローチが,漸近的に妥当な推論を得られることを示した。この発見を利用して,ラッソによって選択されたモデルの回帰係数に関する推論を,また,完全なモデル回帰係数に関する仮説をテストするために使用できる「イーブスコア試験」という,ナイナ「イーブ信頼区間」を開発した。【JST・京大機械翻訳】

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システム・制御理論一般 , 統計学

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