論文の概要: On the Selection Stability of Stability Selection and Its Applications

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.09097v1
• Date: Thu, 14 Nov 2024 00:02:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-15 15:23:55.988748
• Title: On the Selection Stability of Stability Selection and Its Applications
• Title（参考訳）: 安定選択の選択安定性とその応用について
• Authors: Mahdi Nouraie, Samuel Muller,
• Abstract要約: 本稿では,安定度選択フレームワークの全体的な安定性を評価するため,確立された安定度推定器の利用を拡大することを目的とする。 安定性推定器は、得られた結果の堅牢性を反映する参照として機能し、安定性を向上させるために最適な正規化値を特定するのに役立つ。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.263635133348731
• License:
• Abstract: Stability selection is a widely adopted resampling-based framework for high-dimensional structure estimation and variable selection. However, the concept of 'stability' is often narrowly addressed, primarily through examining selection frequencies, or 'stability paths'. This paper seeks to broaden the use of an established stability estimator to evaluate the overall stability of the stability selection framework, moving beyond single-variable analysis. We suggest that the stability estimator offers two advantages: it can serve as a reference to reflect the robustness of the outcomes obtained and help identify an optimal regularization value to improve stability. By determining this value, we aim to calibrate key stability selection parameters, namely, the decision threshold and the expected number of falsely selected variables, within established theoretical bounds. Furthermore, we explore a novel selection criterion based on this regularization value. With the asymptotic distribution of the stability estimator previously established, convergence to true stability is ensured, allowing us to observe stability trends over successive sub-samples. This approach sheds light on the required number of sub-samples addressing a notable gap in prior studies. The 'stabplot' package is developed to facilitate the use of the plots featured in this manuscript, supporting their integration into further statistical analysis and research workflows.
• Abstract（参考訳）: 安定性の選択は、高次元構造推定と可変選択のための広く採用されている再サンプリングベースのフレームワークである。 しかし、「安定」という概念は、主に選択周波数、すなわち「安定経路」を調べることによって、狭義に扱われることが多い。 本稿では, 安定度評価手法の確立により, 安定度選択フレームワークの全体的な安定性を評価することを目的として, 単変量解析を超えて検討する。 安定性推定器は、得られた結果の堅牢性を反映する参照として機能し、安定性を向上させるために最適な正規化値を特定するのに役立つ。 この値を決定することにより、確立された理論的境界内で鍵安定性選択パラメータ、すなわち決定しきい値と期待数の偽選択変数を校正することを目指す。 さらに,この正規化値に基づく新しい選択基準についても検討する。 これまで確立された安定性推定器の漸近分布により、真の安定性への収束が保証され、連続したサブサンプルの安定性の傾向を観測できる。 このアプローチは、以前の研究で顕著なギャップに対処するサブサンプルの数に光を当てる。 stabplot」パッケージは、この写本で特徴付けられるプロットの使用を容易にするために開発され、さらなる統計分析と研究のワークフローへの統合をサポートする。

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