論文の概要: Robust Variable Selection and Estimation Via Adaptive Elastic Net S-Estimators for Linear Regression

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.03325v1
• Date: Wed, 7 Jul 2021 16:04:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-07-08 15:54:02.183880
• Title: Robust Variable Selection and Estimation Via Adaptive Elastic Net S-Estimators for Linear Regression
• Title（参考訳）: 線形回帰に対する適応型弾性ネットS推定器によるロバスト可変選択と推定
• Authors: David Kepplinger
• Abstract要約: 同時変数選択と係数推定のための新しい頑健な正規化推定器を提案する。 適応PENSEは、残基のスケールに関する事前の知識のないオラクル特性を持つ。 シミュレーションおよび実データ集合に関する数値的研究は、広範囲な設定において優れた有限サンプル性能を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Heavy-tailed error distributions and predictors with anomalous values are ubiquitous in high-dimensional regression problems and can seriously jeopardize the validity of statistical analyses if not properly addressed. For more reliable estimation under these adverse conditions, we propose a new robust regularized estimator for simultaneous variable selection and coefficient estimation. This estimator, called adaptive PENSE, possesses the oracle property without prior knowledge of the scale of the residuals and without any moment conditions on the error distribution. The proposed estimator gives reliable results even under very heavy-tailed error distributions and aberrant contamination in the predictors or residuals. Importantly, even in these challenging settings variable selection by adaptive PENSE remains stable. Numerical studies on simulated and real data sets highlight superior finite-sample performance in a vast range of settings compared to other robust regularized estimators in the case of contaminated samples and competitiveness compared to classical regularized estimators in clean samples.
• Abstract（参考訳）: 重み付き誤差分布と異常値予測器は高次元回帰問題においてユビキタスであり、適切に対処しなければ統計的解析の妥当性を著しく損なうことができる。 これらの悪条件下でのより信頼性の高い推定のために,変数選択と係数推定を同時に行う新しいロバスト正規化推定器を提案する。 この推定器は適応PENSEと呼ばれ、残差のスケールに関する事前の知識がなく、誤差分布に関するモーメント条件も持たない。 提案した推定器は、非常に重み付き誤差分布や予測器や残余の異常な汚染の下でも信頼性の高い結果を与える。 重要なことは、これらの困難な設定においても適応PENSEによる変数選択は安定である。 シミュレーションおよび実データ集合の数値的研究は, 汚染試料における他の頑健な正規化推定器と比較して, クリーンサンプルにおける古典的正規化推定器と比較して, より優れた有限サンプル性能を示す。

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