論文の概要: Efficient Computation of Sparse and Robust Maximum Association Estimators

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.17563v3
• Date: Wed, 29 Jan 2025 16:49:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-30 15:51:31.678738
• Title: Efficient Computation of Sparse and Robust Maximum Association Estimators
• Title（参考訳）: スパースとロバスト最大アソシエーション推定器の効率的な計算法
• Authors: Pia Pfeiffer, Andreas Alfons, Peter Filzmoser,
• Abstract要約: ロバスト統計推定器は経験的精度を提供するが、しばしば高次元スパース設定において計算的に困難である。 現代のアソシエーション推定手法は、他のロバストな手法に対してレジリエンスを課すことなく、外れ値に利用される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.4588028371034406
• License:
• Abstract: Robust statistical estimators offer resilience against outliers but are often computationally challenging, particularly in high-dimensional sparse settings. Modern optimization techniques are utilized for robust sparse association estimators without imposing constraints on the covariance structure. The approach splits the problem into a robust estimation phase, followed by optimization of a decoupled, biconvex problem to derive the sparse canonical vectors. An augmented Lagrangian algorithm, combined with a modified adaptive gradient descent method, induces sparsity through simultaneous updates of both canonical vectors. Results demonstrate improved precision over existing methods, with high-dimensional empirical examples illustrating the effectiveness of this approach. The methodology can also be extended to other robust sparse estimators.
• Abstract（参考訳）: 頑健な統計推定器は、外れ値に対してレジリエンスを提供するが、特に高次元のスパース設定において、しばしば計算的に困難である。 現代の最適化手法は、共分散構造に制約を加えることなく、ロバストなスパースアソシエーション推定器に利用される。 このアプローチは、問題をロバストな推定フェーズに分割し、続いて疎正準ベクトルを導出するために分離された双凸問題の最適化を行う。 拡張ラグランジアンアルゴリズムは、修正適応勾配降下法と組み合わせて、両方の正準ベクトルの同時更新によって空間性を誘導する。 その結果,既存手法よりも精度が向上し,本手法の有効性を実証した高次元実験例が得られた。 この手法は他の頑健なスパース推定器にも拡張できる。

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