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2023年2月 高维线性模型的c-最优实验设计
哈米德·埃夫特哈里,穆利纳斯·班纳吉,亚亚科夫·里托夫
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伯努利 29(1): 652-668 （2023年2月）。 数字对象标识码：10.3150/22-BEJ1472

摘要

我们研究的是随机设计，当有大量未标记数据可用，但测量相应响应的成本很高时，该设计可最小化失效拉索估计量的渐近方差。最优抽样分布是半定规划的解。通过仿真实验证明了这些优化设计对效率的改善。

引用

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哈米德·埃夫特哈里。 穆琳娜·班纳吉。 亚亚科夫·里托夫。 “高维线性模型的c-最优实验设计。” 伯努利 29 (1) 652 - 668, 2023年2月。 https://doi.org/10.3150/22-BEJ1472

问询处

收到日期：2021年9月1日;发布日期：2023年2月
欧几里德项目首次提供：2022年10月13日

数学科学网：MR4497262号
zbMATH公司：07634407
数字对象标识符：10.3150/22-BEJ1472

关键词：压缩感知,推理,优化设计,稀疏度

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