On Gaussian Approximation for M-Estimator
Fuente:
arXiv
Salvato in:
| Autori principali: | Imaizumi, Masaaki, Otsu, Taisuke |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2020
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
Distribution-on-Distribution Regression with Wasserstein Metric: Multivariate Gaussian Case
di: Okano, Ryo, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Okano, Ryo, et al.
Pubblicazione: (2023)
Optimal testing in a class of nonregular models
di: Shimizu, Yuya, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Shimizu, Yuya, et al.
Pubblicazione: (2024)
Extended Wasserstein-GAN Approach to Causal Distribution Learning: Density-Free Estimation and Minimax Optimality
di: Tamano, Shu, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Tamano, Shu, et al.
Pubblicazione: (2026)
Universality of estimators for high-dimensional linear models with block dependency
di: Tsuda, Toshiki, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Tsuda, Toshiki, et al.
Pubblicazione: (2024)
High-Dimensional Single-Index Models: Link Estimation and Marginal Inference
di: Sawaya, Kazuma, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Sawaya, Kazuma, et al.
Pubblicazione: (2024)
Conditional Likelihood Ratio Test with Many Weak Instruments
di: Ayyar, Sreevidya, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Ayyar, Sreevidya, et al.
Pubblicazione: (2022)
Random sets from the perspective of metric statistics
di: Kurisu, Daisuke, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Kurisu, Daisuke, et al.
Pubblicazione: (2025)
Minimax Rates of Estimation for Optimal Transport Map between Infinite-Dimensional Spaces
di: Ponnoprat, Donlapark, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Ponnoprat, Donlapark, et al.
Pubblicazione: (2025)
Benign Overfitting in Time Series Linear Models with Over-Parameterization
di: Nakakita, Shogo, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Nakakita, Shogo, et al.
Pubblicazione: (2022)
Minimax Optimal Estimation of Transport-Growth Pairs in Unbalanced Optimal Transport
di: Ponnoprat, Donlapark, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Ponnoprat, Donlapark, et al.
Pubblicazione: (2026)
Bayesian Analysis for Over-parameterized Linear Model via Effective Spectra
di: Wakayama, Tomoya, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Wakayama, Tomoya, et al.
Pubblicazione: (2023)
Finite-Sample Inference for Sparsely Permuted Linear Regression
di: Ota, Hirofumi, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Ota, Hirofumi, et al.
Pubblicazione: (2026)
Moment-Based Adjustments of Statistical Inference in High-Dimensional Generalized Linear Models
di: Sawaya, Kazuma, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Sawaya, Kazuma, et al.
Pubblicazione: (2023)
Dimension-free Bounds for Sum of Dependent Matrices and Operators with Heavy-Tailed Distribution
di: Nakakita, Shogo, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Nakakita, Shogo, et al.
Pubblicazione: (2022)
Empirical Likelihood for Random Forests and Ensembles
di: Chiang, Harold D., et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Chiang, Harold D., et al.
Pubblicazione: (2025)
Precise gradient descent training dynamics for finite-width multi-layer neural networks
di: Han, Qiyang, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Han, Qiyang, et al.
Pubblicazione: (2025)
Uniform Confidence Band for Optimal Transport Map on One-Dimensional Data
di: Ponnoprat, Donlapark, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Ponnoprat, Donlapark, et al.
Pubblicazione: (2023)
A Quasi Maximum Likelihood Estimation Method for Bergomi-Type Volatility Models
di: Fukasawa, Masaaki, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Fukasawa, Masaaki, et al.
Pubblicazione: (2026)
Gaussian Approximation for Lag-Window Estimators and the Construction of Confidence bands for the Spectral Density
di: Kreiss, Jens-Peter, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Kreiss, Jens-Peter, et al.
Pubblicazione: (2024)
CITE: Anytime-Valid Statistical Inference in LLM Self-Consistency
di: Ota, Hirofumi, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Ota, Hirofumi, et al.
Pubblicazione: (2026)
On the Approximation Accuracy of Gaussian Variational Inference
di: Katsevich, Anya, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Katsevich, Anya, et al.
Pubblicazione: (2023)
Universal Bootstrap for Spectral Statistics: Beyond Gaussian Approximation
di: Zhang, Guoyu, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zhang, Guoyu, et al.
Pubblicazione: (2024)
Gaussian Approximations for the $k$th coordinate of sums of random vectors
di: Ding, Yixi, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Ding, Yixi, et al.
Pubblicazione: (2024)
Gaussian and Bootstrap Approximation for Matching-based Average Treatment Effect Estimators
di: Shi, Zhaoyang, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Shi, Zhaoyang, et al.
Pubblicazione: (2024)
Estimation of projection operators with Gaussian noise
di: Castelli, Luca
Pubblicazione: (2026)
di: Castelli, Luca
Pubblicazione: (2026)
Gaussian Approximation for High-Dimensional $U$-statistics with Size-Dependent Kernels
di: Imai, Shunsuke, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Imai, Shunsuke, et al.
Pubblicazione: (2025)
Gaussian Approximation For Non-stationary Time Series with Optimal Rate and Explicit Construction
di: Bonnerjee, Soham, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Bonnerjee, Soham, et al.
Pubblicazione: (2024)
Tracy-Widom, Gaussian, and Bootstrap: Approximations for Leading Eigenvalues in High-Dimensional PCA
di: Dörnemann, Nina, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Dörnemann, Nina, et al.
Pubblicazione: (2025)
On the Estimation of Gaussian Moment Tensors
di: Al-Ghattas, Omar, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Al-Ghattas, Omar, et al.
Pubblicazione: (2025)
Landscape computations for the edge of chaos in nonlinear dynamical systems
di: Nakata, Motoki, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Nakata, Motoki, et al.
Pubblicazione: (2025)
Radial Neighbors for Provably Accurate Scalable Approximations of Gaussian Processes
di: Zhu, Yichen, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Zhu, Yichen, et al.
Pubblicazione: (2022)
Gaussian Process Methods for Covariate-Based Intensity Estimation
di: Dolmeta, Patric, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Dolmeta, Patric, et al.
Pubblicazione: (2025)
Optimal Estimation for General Gaussian Processes
di: Takabatake, Tetsuya, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Takabatake, Tetsuya, et al.
Pubblicazione: (2025)
Efficient Estimation of a Gaussian Mean with Local Differential Privacy
di: Kalinin, Nikita P., et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Kalinin, Nikita P., et al.
Pubblicazione: (2024)
Dichotomy of Feature Learning and Unlearning: Fast-Slow Analysis on Neural Networks with Stochastic Gradient Descent
di: Imai, Shota, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Imai, Shota, et al.
Pubblicazione: (2026)
Multivariate Priors and the Linearity of Optimal Bayesian Estimators under Gaussian Noise
di: Barnes, Leighton P., et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Barnes, Leighton P., et al.
Pubblicazione: (2024)
A Generalized Tangent Approximation based Variational Inference Framework for Strongly Super-Gaussian Likelihoods
di: Roy, Somjit, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Roy, Somjit, et al.
Pubblicazione: (2025)
Wasserstein and Convex Gaussian Approximations for Non-stationary Time Series of Diverging Dimensionality
di: Liu, Miaoshiqi, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Liu, Miaoshiqi, et al.
Pubblicazione: (2025)
Precision and Cholesky Factor Estimation for Gaussian Processes
di: Chen, Jiaheng, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Chen, Jiaheng, et al.
Pubblicazione: (2024)
Geometric Gaussian Approximations of Probability Distributions
di: Da Costa, Nathaël, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Da Costa, Nathaël, et al.
Pubblicazione: (2025)
Documenti analoghi
-
Distribution-on-Distribution Regression with Wasserstein Metric: Multivariate Gaussian Case
di: Okano, Ryo, et al.
Pubblicazione: (2023) -
Optimal testing in a class of nonregular models
di: Shimizu, Yuya, et al.
Pubblicazione: (2024) -
Extended Wasserstein-GAN Approach to Causal Distribution Learning: Density-Free Estimation and Minimax Optimality
di: Tamano, Shu, et al.
Pubblicazione: (2026) -
Universality of estimators for high-dimensional linear models with block dependency
di: Tsuda, Toshiki, et al.
Pubblicazione: (2024) -
High-Dimensional Single-Index Models: Link Estimation and Marginal Inference
di: Sawaya, Kazuma, et al.
Pubblicazione: (2024)