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带有边信息的自适应稀疏估计。 (英语) Zbl 1453.62576号

摘要:本文考虑了在存在编码稀疏结构的边信息的情况下估计高维稀疏参数的问题。我们开发了一个通用框架,该框架首先使用辅助序列捕获边信息,然后将辅助序列纳入推理以降低估计风险。所提出的方法使用边信息(ASUS)执行自适应Stein无偏风险估计阈值,具有鲁棒性和最优性。我们发展了新的理论来描述ASUS远远优于竞争收缩估计量的情况,并建立了ASUS渐近最优的精确条件。仿真研究表明,ASUS在许多情况下大大提高了现有方法的性能。该方法用于分析单细胞病毒学研究和微阵列时间进程实验的数据。

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2007年6月62日 岭回归;收缩估计器(拉索)
62甲12 多元分析中的估计

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