論文の概要: Mixed Matrix Completion in Complex Survey Sampling under Heterogeneous Missingness

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.03954v1
• Date: Tue, 6 Feb 2024 12:26:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-07 14:52:36.542404
• Title: Mixed Matrix Completion in Complex Survey Sampling under Heterogeneous Missingness
• Title（参考訳）: 不均一な欠損下での複合サーベイサンプリングにおける混合マトリックス補完
• Authors: Xiaojun Mao, Hengfang Wang, Zhonglei Wang and Shu Yang
• Abstract要約: サブ線形収束を実現する高速でスケーラブルな推定アルゴリズムを提案する。 本手法は,全国保健栄養検査調査データの分析に応用される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.278498348219109
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Modern surveys with large sample sizes and growing mixed-type questionnaires require robust and scalable analysis methods. In this work, we consider recovering a mixed dataframe matrix, obtained by complex survey sampling, with entries following different canonical exponential distributions and subject to heterogeneous missingness. To tackle this challenging task, we propose a two-stage procedure: in the first stage, we model the entry-wise missing mechanism by logistic regression, and in the second stage, we complete the target parameter matrix by maximizing a weighted log-likelihood with a low-rank constraint. We propose a fast and scalable estimation algorithm that achieves sublinear convergence, and the upper bound for the estimation error of the proposed method is rigorously derived. Experimental results support our theoretical claims, and the proposed estimator shows its merits compared to other existing methods. The proposed method is applied to analyze the National Health and Nutrition Examination Survey data.
• Abstract（参考訳）: 大規模なサンプルサイズと混合型アンケートが増加する現代の調査は、堅牢でスケーラブルな分析方法を必要とする。 本研究では,複素サーベイサンプリングにより得られた混合データフレーム行列の復元について検討する。 この課題に対処するため,第1段階ではロジスティック回帰によるエントリーワイド欠落機構をモデル化し,第2段階では低ランク制約による重み付き対数類似度を最大化して目標パラメータ行列を完成させる2段階の手順を提案する。 本稿では,サブリニア収束を実現する高速でスケーラブルな推定アルゴリズムを提案し,提案手法の推定誤差の上限を厳格に導出する。 実験により理論的主張が裏付けられ,提案手法は既存手法と比較して有効性を示す。 本手法は,全国保健栄養検査調査データの分析に応用される。

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