論文の概要: Robust High-Dimensional Regression with Coefficient Thresholding and its
Application to Imaging Data Analysis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.14856v1
- Date: Thu, 30 Sep 2021 05:29:54 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-10-01 14:34:36.705431
- Title: Robust High-Dimensional Regression with Coefficient Thresholding and its
Application to Imaging Data Analysis
- Title（参考訳）: 係数しきい値付きロバストな高次元回帰とイメージングデータ解析への応用
- Authors: Bingyuan Liu, Qi Zhang, Lingzhou Xue, Peter X.K. Song, and Jian Kang
- Abstract要約: 実世界の画像データにおいて、複雑な依存と可能な外れ値の両方が存在する場合、高次元データを解析するための統計的手法を開発することが重要である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.640041402805495
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: It is of importance to develop statistical techniques to analyze
high-dimensional data in the presence of both complex dependence and possible
outliers in real-world applications such as imaging data analyses. We propose a
new robust high-dimensional regression with coefficient thresholding, in which
an efficient nonconvex estimation procedure is proposed through a thresholding
function and the robust Huber loss. The proposed regularization method accounts
for complex dependence structures in predictors and is robust against outliers
in outcomes. Theoretically, we analyze rigorously the landscape of the
population and empirical risk functions for the proposed method. The fine
landscape enables us to establish both {statistical consistency and
computational convergence} under the high-dimensional setting. The
finite-sample properties of the proposed method are examined by extensive
simulation studies. An illustration of real-world application concerns a
scalar-on-image regression analysis for an association of psychiatric disorder
measured by the general factor of psychopathology with features extracted from
the task functional magnetic resonance imaging data in the Adolescent Brain
Cognitive Development study.
- Abstract（参考訳）: 画像データ解析などの実世界の応用において、複雑な依存と可能な外れ値の両方が存在する場合、高次元データを解析する統計手法を開発することが重要である。
そこで本研究では, しきい値関数とロバストなフーバー損失を用いて, 効率の良い非凸推定法を提案する。
提案手法は予測器の複雑な依存構造を考慮し,結果の外れ値に対して頑健である。
理論的には,提案手法の人口分布と経験的リスク関数を厳密に分析する。
微妙なランドスケープにより,高次元環境下での統計的一貫性と計算収束の両立が可能である。
提案手法の有限サンプル特性を広範囲なシミュレーションにより検討した。
実世界の応用の図は、精神病理学の一般因子によって測定された精神障害と、青年期脳認知発達研究におけるタスク機能的磁気共鳴画像データから抽出された特徴の関連に関するスカラー・オン・イメージ回帰分析に関するものである。
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