論文の概要: Statistical Inference for High-Dimensional Linear Regression with Blockwise Missing Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.03344v2
• Date: Wed, 28 Jun 2023 20:15:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-30 19:46:08.195726
• Title: Statistical Inference for High-Dimensional Linear Regression with Blockwise Missing Data
• Title（参考訳）: ブロックワイズデータを用いた高次元線形回帰の統計的推測
• Authors: Fei Xue, Rong Ma, Hongzhe Li
• Abstract要約: ブロックワイドなデータは、異なるソースまたはモダリティが相補的な情報を含むマルチソースまたはマルチモダリティデータを統合するときに発生する。 本稿では,未偏差推定方程式に基づいて回帰係数ベクトルを計算効率良く推定する手法を提案する。 アルツハイマー病神経画像イニシアチブの数値的研究と応用分析により、提案手法は既存の方法よりも教師なしのサンプルからより優れた性能と利益を得られることを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.48481978963297
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Blockwise missing data occurs frequently when we integrate multisource or multimodality data where different sources or modalities contain complementary information. In this paper, we consider a high-dimensional linear regression model with blockwise missing covariates and a partially observed response variable. Under this framework, we propose a computationally efficient estimator for the regression coefficient vector based on carefully constructed unbiased estimating equations and a blockwise imputation procedure, and obtain its rate of convergence. Furthermore, building upon an innovative projected estimating equation technique that intrinsically achieves bias-correction of the initial estimator, we propose a nearly unbiased estimator for each individual regression coefficient, which is asymptotically normally distributed under mild conditions. Based on these debiased estimators, asymptotically valid confidence intervals and statistical tests about each regression coefficient are constructed. Numerical studies and application analysis of the Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative data show that the proposed method performs better and benefits more from unsupervised samples than existing methods.
• Abstract（参考訳）: 異なるソースやモダリティが相補的な情報を含んでいるマルチソースまたはマルチモダリティデータを統合すると、ブロックワイドなデータが頻繁に発生する。 本稿では,ブロックワイド共変量と部分的な応答変数を持つ高次元線形回帰モデルについて考察する。 本研究では,不偏推定方程式とブロックワイズ計算法に基づく回帰係数ベクトルの計算効率の高い推定器を提案し,その収束率を求める。 さらに,初期推定器のバイアス補正を本質的に達成する革新的な予測式法に基づいて,漸近的に分布する各回帰係数に対する偏りのない推定法を提案する。 これらの偏差推定器に基づいて、漸近的に有効な信頼区間と各回帰係数に関する統計的試験を構築する。 アルツハイマー病の神経画像化イニシアチブデータの数値研究と応用分析により,提案法が従来の方法よりも良好で,教師なし検体より有益であることが示された。

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