論文の概要: Simultaneous Heterogeneity and Reduced-rank Learning for Multivariate Response Regression

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.06514v1
• Date: Sat, 06 Dec 2025 17:59:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-09 22:03:54.389243
• Title: Simultaneous Heterogeneity and Reduced-rank Learning for Multivariate Response Regression
• Title（参考訳）: 多変量応答回帰のための同時不均一性と低ランク学習
• Authors: Jie Wu, Bo Zhang, Daoji Li, Zemin Zheng,
• Abstract要約: 本稿では,サブグループ構造を同時に識別する統合的不均一性と低ランク学習フレームワークを提案する。 特に,本手法ではランク制約付き対融合ペナル化を用い,各部分群に関する事前知識を必要とせず,部分群解析を行う。 提案手法の有効性はシミュレーション研究と実データ応用を通して実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.086398194493261
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Heterogeneous data are now ubiquitous in many applications in which correctly identifying the subgroups from a heterogeneous population is critical. Although there is an increasing body of literature on subgroup detection, existing methods mainly focus on the univariate response setting. In this paper, we propose a joint heterogeneity and reduced-rank learning framework to simultaneously identify the subgroup structure and estimate the covariate effects for heterogeneous multivariate response regression. In particular, our approach uses rank-constrained pairwise fusion penalization and conducts the subgroup analysis without requiring prior knowledge regarding the individual subgroup memberships. We implement the proposed approach by an alternating direction method of multipliers (ADMM) algorithm and show its convergence. We also establish the asymptotic properties for the resulting estimators under mild and interpretable conditions. A predictive information criterion is proposed to select the rank of the coefficient matrix with theoretical support. The effectiveness of the proposed approach is demonstrated through simulation studies and a real data application.
• Abstract（参考訳）: 現在、不均質なデータは、不均質な集団からのサブグループを正しく同定する多くのアプリケーションにおいてユビキタスである。 サブグループ検出に関する文献が増えているが、既存の手法は主に単変量応答設定に焦点を当てている。 本稿では,サブグループ構造を同時に同定し,不均一な多変量応答の回帰に対する共変量効果を推定する,共同不均一性と低ランク学習フレームワークを提案する。 特に,本手法では,各サブグループのメンバシップに関する事前の知識を必要とせずに,ランク制約付きペア・フュージョン・ペナル化を用いてサブグループ解析を行う。 本稿では,乗算器アルゴリズム(ADMM)の交互方向法を用いて提案手法を実装し,その収束性を示す。 また、軽度かつ解釈可能な条件下で得られた推定器の漸近特性も確立する。 理論的に支持された係数行列のランクを選択するために予測情報基準を提案する。 提案手法の有効性はシミュレーション研究と実データ応用を通して実証する。

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