l_1ノルムペナリゼーションによる異常値にロバストな高次元推論【JST・京大機械翻訳】

Beyhum Jad

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202207813685971 整理番号：21P0071273

l_1ノルムペナリゼーションによる異常値にロバストな高次元推論【JST・京大機械翻訳】

High-dimensional inference robust to outliers with l1-norm penalization

出版者サイト {{ this.onShowPLink() }} 複写サービスで全文入手
高度な検索・分析はJDreamⅢで

この文献はプレプリントです。プレプリントについてはこちらをご確認ください。

著者 (1件)：
資料名：
発行年： 2020年12月28日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2021年02月05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)

本論文は,異常値を有する高次元線形回帰モデルにおける推論を研究した。スパース性制約を共変量の係数のベクトルに課した。異常値の数はサンプルサイズと共に成長でき,一方,それらの割合は0に達した。回帰器の固定部分集合の係数に関する推論のための2段階手順を提案した。第1ステップはいくつかの平方根lasso l1ノルムペナルティ推定子に基づくが,第2ステップはよく選ばれた回帰に適用される通常の最小二乗推定子である。二段階推定量の漸近的正規性を確立した。提案手法は,ホモ分散の下で異常値のないモデルに適用するとき,半パラメトリック効率限界を達成するという意味で効率的である。この手法は計算上有利であり,有限数の凸最適化プログラムを解く。【JST・京大機械翻訳】

, , , , ,
, , , , 【Automatic Indexing@JST】

信号理論 , 数値計算

, , ,

前のページに戻る