预印本前沿

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Debiased Estimators in High-Dimensional Regression: A Review and Replication of Javanmard and Montanari (2014)

Benjamin Smith首次提交 2026-04-01 · 修订 2026-04-06 · v2arXiv预印本

高维回归中的去偏估计：Javanmard 与 Montanari (2014) 的综述与复制AI 解读

High-dimensional statistical settings ( $p \gg n$ ) pose fundamental challenges for classical inference, largely due to bias introduced by regularized estimators such as the LASSO. To address this, Javanmard and Montanari (2014) propose a debiased estimator that enables valid hypothesis testing and confidence interval construction. This report examines their debiased LASSO framework, which yields asymptotically normal estimators in high-dimensional settings. The key…High-dimensional statistical settings ($p \gg n$) pose fundamental challenges for classical inference, largely due to bias introduced by regularized estimators such as the LASSO. To address this, Javanmard and Montanari (2014) propose a debiased estimator that enables valid hypothesis testing and confidence interval construction. This report examines their debiased LASSO framework, which yields asymptotically normal estimators in high-dimensional settings. The key…

正则化与变量选择

关联记录被引 0 次 ↗OpenAlex · 核验 2026-10-13

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