Confidence Intervals and Regions for the Lasso by Using Stochastic Variational Inequality Techniques in Optimization
利用随机变分不等式技术构造 Lasso 置信区间与置信区域AI 解读 ↓
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利用随机变分不等式技术构造 Lasso 置信区间与置信区域
- 研究问题
- 面对带有变量选择和正则化的稀疏回归，如何为 Lasso 提供置信区间与置信区域，并研究其推断性质？
- 方法与思路
- 作者从优化中的随机变分不等式出发构造 Lasso 推断程序，分析部分理论性质，并以模拟和真实数据例子展示表现。
- 材料陈述的贡献
- 摘要提出一种基于随机变分不等式的 Lasso 区间与区域构造方法，并称获得部分理论性质及示例分析。
- 阅读关注点
- 核对推断目标是何种参数、维度与样本量条件、正则化参数的处理，以及理论覆盖结论和示例结果的对应关系。
- 阅读边界
- 仅据所给 Crossref 摘要，无法确定具体理论性质、覆盖保证或数据内容，也不能声称方法优于其他稀疏回归推断方案。
原文摘要
Summary Sparse regression techniques have been popular in recent years because of their ability in handling high dimensional data with built-in variable selection. The lasso is perhaps one of the most well-known examples. Despite intensive work in this direction, how to provide valid inference for sparse regularized methods remains a challenging statistical problem. We take a unique point of view of this problem and propose to make use of stochastic variational inequality techniques in optimization to derive confidence intervals and regions for the lasso. Some theoretical properties of the procedure are obtained. Both simulated and real data examples are used to demonstrate the performance of the method.