論文の概要: Asymptotics of Linear Regression with Linearly Dependent Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.03702v2
• Date: Sat, 07 Dec 2024 21:32:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-10 11:30:43.215257
• Title: Asymptotics of Linear Regression with Linearly Dependent Data
• Title（参考訳）: 線形依存データを用いた線形回帰の漸近
• Authors: Behrad Moniri, Hamed Hassani,
• Abstract要約: 非ガウス共変量の設定における線形回帰の計算について検討する。 本稿では,依存性が推定誤差と正規化パラメータの選択にどのように影響するかを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.005935031887038
• License:
• Abstract: In this paper we study the asymptotics of linear regression in settings with non-Gaussian covariates where the covariates exhibit a linear dependency structure, departing from the standard assumption of independence. We model the covariates using stochastic processes with spatio-temporal covariance and analyze the performance of ridge regression in the high-dimensional proportional regime, where the number of samples and feature dimensions grow proportionally. A Gaussian universality theorem is proven, demonstrating that the asymptotics are invariant under replacing the non-Gaussian covariates with Gaussian vectors preserving mean and covariance, for which tools from random matrix theory can be used to derive precise characterizations of the estimation error. The estimation error is characterized by a fixed-point equation involving the spectral properties of the spatio-temporal covariance matrices, enabling efficient computation. We then study optimal regularization, overparameterization, and the double descent phenomenon in the context of dependent data. Simulations validate our theoretical predictions, shedding light on how dependencies influence estimation error and the choice of regularization parameters.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,非ガウス的共変量を用いた場合の線形回帰の漸近性について考察する。 確率過程と時空間的共分散を用いた共変系をモデル化し,高次元比例状態におけるリッジ回帰の性能を解析し,サンプル数と特徴次元が比例的に増加することを示した。 ガウスの普遍性定理が証明され、非ガウス共変体を平均と共変を保存するガウスベクトルに置き換える形で漸近が不変であることが証明される。 推定誤差は、時空間共分散行列のスペクトル特性を含む固定点方程式により特徴づけられ、効率的な計算が可能となる。 次に、従属データの文脈における最適正則化、過パラメータ化、二重降下現象について検討する。 シミュレーションは、我々の理論予測を検証し、依存が推定誤差にどのように影響するか、正規化パラメータの選択に光を当てる。

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