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科学研究
(周叶青) On high-dimensional Poisson models with measurement error: hypothesis testing for nonlinear nonconvex optimization
发布时间:2024-06-12浏览次数:

论文题目:On high-dimensional Poisson models with measurement error: hypothesis testing for nonlinear nonconvex optimization

论文作者:Fei Jiang, Yeqing Zhou, Jianxuan Liu and Yanyuan Ma

发表刊物:Annals of Statistics

成果介绍:在本论文中,我们研究了含有噪声协变量的高维泊松回归模型的估计与检验问题。研究该模型对分析噪声大数据具有理论及应用上的意义。我们修正了由协变量噪声带来的估计偏差,通过极小化惩罚回归函数来获得回归模型的参数估计。我们推导了估计量的收敛率,同时证明了变量选择的相合性。基于估计量的渐近正态性,我们进一步提出了Wald和Score检验方法。我们将新提出的方法应用于分析阿尔兹海默症病人的数据。

所属学科:概率论与数理统计

论文地址://doi.org/10.1214/22-AOS2248