삼중 디베이스 라쏘 고차원 회귀 편향 제거

본 논문은 고차원 선형 회귀에서 저차원 파라미터 추정을 위해 기존의 이중 디베이스 라쏘를 넘어선 삼중(또는 이중‑디베이스) 라쏘 추정기를 제안한다. 첫 번째와 두 번째 차수의 네이만 직교성(Neyman orthogonality)을 만족하는 새로운 모멘트 함수를 구성해 정규화 편향과 2차 편향을 동시에 제거하고, 이를 기반으로 한 추정량은 이중 라쏘보다 잔차항이 작거나 동등하며, 실험에서 보다 정확한 신뢰구간과 커버리지를 제공한다. 또한 Z‑추정…

저자: Denis Chetverikov, Jesper R. -V. Sørensen, Aleh Tsyvinski

삼중 디베이스 라쏘 고차원 회귀 편향 제거
본 논문은 고차원 선형 회귀 모델에서 저차원 관심 파라미터 \(\beta_0\)를 정확히 추정하기 위한 새로운 방법론을 제시한다. 기존의 이중 라쏘(Double‑Lasso)는 \(\psi_{DL}(\beta,\gamma,\phi)=E

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