预印本前沿

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Strong log-concavity in probit regression

Martin Chak · Zoraida F. Rico · Giacomo Zanella首次提交 2026-05-29 · 修订 2026-08-04 · v2arXiv预印本

Probit 回归中的强对数凹性AI 解读

We show that strong log-concavity emerges in probit regression likelihoods without ridge penalization (i.e. Gaussian priors), unlike for the logistic case. Specifically, we provide: (a) a non-asymptotic characterization of strong log-concavity for fixed designs, similar to that for the existence of the maximum likelihood estimator (MLE) and (b) an asymptotic analysis for random designs, in the proportional regime when the sample size $n$ and the number of covariates $d$ grow…We show that strong log-concavity emerges in probit regression likelihoods without ridge penalization (i.e. Gaussian priors), unlike for the logistic case. Specifically, we provide: (a) a non-asymptotic characterization of strong log-concavity for fixed designs, similar to that for the existence of the maximum likelihood estimator (MLE) and (b) an asymptotic analysis for random designs, in the proportional regime when the sample size $n$ and the number of covariates $d$ grow…

微观 · 离散选择正则化与变量选择极大与准极大似然

关联记录被引 0 次 ↗OpenAlex · 核验 2026-10-11

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