論文の概要: Ridge partial correlation screening for ultrahigh-dimensional data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.19393v1
• Date: Sun, 27 Apr 2025 23:52:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-02 19:15:54.267725
• Title: Ridge partial correlation screening for ultrahigh-dimensional data
• Title（参考訳）: 超高次元データのリッジ偏相関スクリーニング
• Authors: Run Wang, An Nguyen, Somak Dutta, Vivekananda Roy,
• Abstract要約: 本稿では, 絶対試料尾根部分相関の順序付けに基づく, 新規かつ簡易なスクリーニング手法を提案する。 提案手法は回帰係数のリッジ正規化推定だけでなく,予測変数のリッジ正規化部分分散も考慮する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.116183305970674
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Variable selection in ultrahigh-dimensional linear regression is challenging due to its high computational cost. Therefore, a screening step is usually conducted before variable selection to significantly reduce the dimension. Here we propose a novel and simple screening method based on ordering the absolute sample ridge partial correlations. The proposed method takes into account not only the ridge regularized estimates of the regression coefficients but also the ridge regularized partial variances of the predictor variables providing sure screening property without strong assumptions on the marginal correlations. Simulation study and a real data analysis show that the proposed method has a competitive performance compared with the existing screening procedures. A publicly available software implementing the proposed screening accompanies the article.
• Abstract（参考訳）: 超高次元線形回帰における可変選択はその計算コストが高いため困難である。 したがって、通常、寸法を著しく減少させるために、変数選択の前にスクリーニングステップが実行される。 本稿では, 絶対試料尾根部分相関の順序付けに基づく, 新規かつ簡易なスクリーニング手法を提案する。 提案手法は, 回帰係数のリッジ正規化推定だけでなく, 差分相関の強い仮定を伴わずに, 確実に遮蔽特性を示す予測変数のリッジ正規化部分分散も考慮する。 シミュレーション研究と実データ解析により,提案手法は既存のスクリーニング手法と比較して競合する性能を示した。 提案されたスクリーニングを実装する公開ソフトウェアは、その記事に付随する。

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