Fugu-MT 論文翻訳(概要): Robust Variable Selection for High-dimensional Regression with Missing Data and Measurement Errors

論文の概要: Robust Variable Selection for High-dimensional Regression with Missing Data and Measurement Errors

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.16722v1
Date: Tue, 22 Oct 2024 06:07:01 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-10-23 14:28:24.412513
Title: Robust Variable Selection for High-dimensional Regression with Missing Data and Measurement Errors
Title（参考訳）: 欠測データと測定誤差を有する高次元回帰に対するロバスト可変選択
Authors: Zhenhao Zhang, Yunquan Song,
Abstract要約: そこで本研究では、ミスや測定誤差データに適用するために、チューニングパラメータを持つ指数損失関数を提案する。逆確率重み付けと加算率誤差モデルを用いて、不足データや測定誤差に対処する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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Abstract: In our paper, we focus on robust variable selection for missing data and measurement error.Missing data and measurement errors can lead to confusing data distribution.We propose an exponential loss function with tuning parameter to apply to Missing and measurement errors data.By adjusting the parameter,the loss function can be better and more robust under various different data distributions.We use inverse probability weighting and additivity error models to address missing data and measurement errors. Also, we find that the Atan punishment method works better.We used Monte Carlo simulations to assess the validity of robust variable selection and validated our findings with the breast cancer dataset
Abstract（参考訳）: 本稿では,データの欠落と測定誤差に対するロバストな変数選択に着目し,データと測定誤差のミスはデータの分散を混乱させる可能性があり,パラメータの調整により,様々なデータ分布において損失関数がより良好で堅牢になり,逆確率重み付けと加算誤差モデルを用いて,データと測定誤差に対処する。また,Atan罰法が有効であることが判明した。モンテカルロシミュレーションを用いて,ロバストな変数選択の有効性を評価し,乳がんデータセットを用いて検討した。

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