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High-dimensional estimation with missing data: Statistical and computational limits

Kabir Aladin Verchand · Ankit Pensia · Saminul Haque · Rohith Kuditipudi首次提交 2026-03-17 · 修订 2026-03-17 · v1arXiv预印本

高维缺失数据估计：统计与计算极限AI 解读

We consider computationally-efficient estimation of population parameters when observations are subject to missing data. In particular, we consider estimation under the realizable contamination model of missing data in which an $ε$ fraction of the observations are subject to an arbitrary (and unknown) missing not at random (MNAR) mechanism. When the true data is Gaussian, we provide evidence towards statistical-computational gaps in several problems. For mean estimation in $\ell_2$ …We consider computationally-efficient estimation of population parameters when observations are subject to missing data. In particular, we consider estimation under the realizable contamination model of missing data in which an $ε$ fraction of the observations are subject to an arbitrary (and unknown) missing not at random (MNAR) mechanism. When the true data is Gaussian, we provide evidence towards statistical-computational gaps in several problems. For mean estimation in $\ell_2$…

高维与机器学习

关联记录被引 0 次 ↗OpenAlex · 核验 2026-10-14

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