Skip to main content
CenXiv.org
此网站处于试运行阶段,支持我们!
我们衷心感谢所有贡献者的支持。
贡献
赞助
cenxiv logo > math > arXiv:0804.0693

帮助 | 高级搜索

数学 > 统计理论

arXiv:0804.0693 (math)
[提交于 2008年4月4日 ]

标题: 稀疏高维回归模型中桥估计量的渐近性质

标题: Asymptotic properties of bridge estimators in sparse high-dimensional regression models

Authors:Jian Huang, Joel L. Horowitz, Shuangge Ma
摘要: 我们研究了稀疏、高维、线性回归模型中桥估计量的渐近性质,其中协变量的数量可能随样本量趋于无穷大。 我们特别感兴趣的是使用桥估计量来区分系数为零的协变量和系数非零的协变量。 我们证明,在适当的条件下,桥估计量以收敛到1的概率正确选择具有非零系数的协变量,并且非零系数估计量的渐近分布与它们在事先知道零系数的情况下所具有的分布相同。 因此,桥估计量具有Fan和Li [J. Amer. Statist. Assoc. 96 (2001) 1348--1360]以及Fan和Peng [Ann. Statist. 32 (2004) 928--961]定义的“oracle”性质。 一般情况下,只有当协变量的数量小于样本量时,“oracle”性质才成立。 然而,在零系数协变量与非零系数协变量不相关或弱相关的部分正交性条件下,我们证明即使协变量的数量大于样本量,边缘桥估计量也能以收敛到1的概率正确区分非零系数和零系数的协变量。
摘要: We study the asymptotic properties of bridge estimators in sparse, high-dimensional, linear regression models when the number of covariates may increase to infinity with the sample size. We are particularly interested in the use of bridge estimators to distinguish between covariates whose coefficients are zero and covariates whose coefficients are nonzero. We show that under appropriate conditions, bridge estimators correctly select covariates with nonzero coefficients with probability converging to one and that the estimators of nonzero coefficients have the same asymptotic distribution that they would have if the zero coefficients were known in advance. Thus, bridge estimators have an oracle property in the sense of Fan and Li [J. Amer. Statist. Assoc. 96 (2001) 1348--1360] and Fan and Peng [Ann. Statist. 32 (2004) 928--961]. In general, the oracle property holds only if the number of covariates is smaller than the sample size. However, under a partial orthogonality condition in which the covariates of the zero coefficients are uncorrelated or weakly correlated with the covariates of nonzero coefficients, we show that marginal bridge estimators can correctly distinguish between covariates with nonzero and zero coefficients with probability converging to one even when the number of covariates is greater than the sample size.
评论: 发表于http://dx.doi.org/10.1214/009053607000000875的《统计学年鉴》(http://www.imstat.org/aos/),由数理统计学会(http://www.imstat.org)出版
主题: 统计理论 (math.ST)
MSC 类: 62J05, 62J07 (Primary) 62E20, 60F05 (Secondary)
引用方式: arXiv:0804.0693 [math.ST]
  (或者 arXiv:0804.0693v1 [math.ST] 对于此版本)
  https://doi.org/10.48550/arXiv.0804.0693
通过 DataCite 发表的 arXiv DOI
期刊参考: IMS-AOS-AOS0324
相关 DOI: https://doi.org/10.1214/009053607000000875
链接到相关资源的 DOI

提交历史

来自: Jian Huang [查看电子邮件]
[v1] 星期五, 2008 年 4 月 4 日 10:59:06 UTC (180 KB)
全文链接:

获取论文:

    查看标题为《》的 PDF
  • 查看中文 PDF
  • 查看 PDF
  • 其他格式
查看许可
当前浏览上下文:
math
< 上一篇   |   下一篇 >
新的 | 最近的 | 2008-04
切换浏览方式为:
math.ST
stat
stat.TH

参考文献与引用

  • NASA ADS
  • 谷歌学术搜索
  • 语义学者
a 导出 BibTeX 引用 加载中...

BibTeX 格式的引用

×
数据由提供:

收藏

BibSonomy logo Reddit logo

文献和引用工具

文献资源探索 (什么是资源探索?)
连接的论文 (什么是连接的论文?)
Litmaps (什么是 Litmaps?)
scite 智能引用 (什么是智能引用?)

与本文相关的代码,数据和媒体

alphaXiv (什么是 alphaXiv?)
CatalyzeX 代码查找器 (什么是 CatalyzeX?)
DagsHub (什么是 DagsHub?)
Gotit.pub (什么是 GotitPub?)
Hugging Face (什么是 Huggingface?)
带有代码的论文 (什么是带有代码的论文?)
ScienceCast (什么是 ScienceCast?)

演示

复制 (什么是复制?)
Hugging Face Spaces (什么是 Spaces?)
TXYZ.AI (什么是 TXYZ.AI?)

推荐器和搜索工具

影响之花 (什么是影响之花?)
核心推荐器 (什么是核心?)
IArxiv 推荐器 (什么是 IArxiv?)
  • 作者
  • 地点
  • 机构
  • 主题

arXivLabs:与社区合作伙伴的实验项目

arXivLabs 是一个框架,允许合作伙伴直接在我们的网站上开发和分享新的 arXiv 特性。

与 arXivLabs 合作的个人和组织都接受了我们的价值观,即开放、社区、卓越和用户数据隐私。arXiv 承诺这些价值观,并且只与遵守这些价值观的合作伙伴合作。

有一个为 arXiv 社区增加价值的项目想法吗? 了解更多关于 arXivLabs 的信息.

这篇论文的哪些作者是支持者? | 禁用 MathJax (什么是 MathJax?)
  • 关于
  • 帮助
  • contact arXivClick here to contact arXiv 联系
  • 订阅 arXiv 邮件列表点击这里订阅 订阅
  • 版权
  • 隐私政策
  • 网络无障碍帮助
  • arXiv 运营状态
    通过...获取状态通知 email 或者 slack

京ICP备2025123034号