Buchumschlag

Consistent model selection in the spiked Wigner model via AIC-type criteria

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
1. Verfasser:	Mukherjee, Soumendu Sundar
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2023
Schlagworte:	Statistics Theory Information Theory Methodology Machine Learning
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

Learning under Latent Group Sparsity via Diffusion on Networks
von: Ghosh, Subhroshekhar, et al.
Veröffentlicht: (2025)

A new approach to locally adaptive polynomial regression
von: Chatterjee, Sabyasachi, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Computationally efficient reductions between some statistical models
von: Lou, Mengqi, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Maximum entropy based testing in network models: ERGMs and constrained optimization
von: Ghosh, Subhro, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Minimax optimal adaptive structured transfer learning through semi-parametric domain-varying coefficient model
von: Chen, Hanxiao, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Spectral Ranking Inferences based on General Multiway Comparisons
von: Fan, Jianqing, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Time-Uniform Confidence Spheres for Means of Random Vectors
von: Chugg, Ben, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Spectrum-Aware Debiasing: A Modern Inference Framework with Applications to Principal Components Regression
von: Li, Yufan, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Deflated HeteroPCA: Overcoming the curse of ill-conditioning in heteroskedastic PCA
von: Zhou, Yuchen, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Inference for Heteroskedastic PCA with Missing Data
von: Yan, Yuling, et al.
Veröffentlicht: (2021)

Stability of a Generalized Debiased Lasso with Applications to Resampling-Based Variable Selection
von: Liu, Jingbo
Veröffentlicht: (2024)

High-dimensional Clustering and Signal Recovery under Block Signals
von: Su, Wu, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Optimal Differentially Private PCA and Estimation for Spiked Covariance Matrices
von: Cai, T. Tony, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Adaptive debiased machine learning using data-driven model selection techniques
von: van der Laan, Lars, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Model-based causal feature selection for general response types
von: Kook, Lucas, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Network two-sample test for block models
von: Nguen, Chung Kyong, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Adaptive Estimation and Inference in Semi-parametric Heterogeneous Clustered Multitask Learning via Neyman Orthogonality
von: Chen, Hanxiao, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Extremal graphical modeling with latent variables via convex optimization
von: Engelke, Sebastian, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Bayesian model-averaging stochastic item selection for adaptive testing
von: Su, Tina, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Optimal Nuisance Function Tuning for Estimating a Doubly Robust Functional under Proportional Asymptotics
von: McGrath, Sean, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Interaction Screening and Pseudolikelihood Approaches for Tensor Learning in Ising Models
von: Liu, Tianyu, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Nuisance Function Tuning and Sample Splitting for Optimally Estimating a Doubly Robust Functional
von: McGrath, Sean, et al.
Veröffentlicht: (2022)

Limiting laws and consistent estimation criteria for fixed and diverging number of spiked eigenvalues
von: Hu, Jianwei, et al.
Veröffentlicht: (2020)

Markov Equivalence and Consistency in Differentiable Structure Learning
von: Deng, Chang, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Classification by sparse generalized additive models
von: Abramovich, Felix
Veröffentlicht: (2022)

UTOPIA: Universally Trainable Optimal Prediction Intervals Aggregation
von: Fan, Jianqing, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Self-Distillation is Optimal Among Spectral Shrinkage Estimators in Spiked Covariance Models
von: Lecoiu, Radu, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Optimal Aggregation of Prediction Intervals under Unsupervised Domain Shift
von: Ge, Jiawei, et al.
Veröffentlicht: (2024)

On the estimation rate of Bayesian PINN for inverse problems
von: Sun, Yi, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Gradient descent inference in empirical risk minimization
von: Han, Qiyang, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Rolled Gaussian process models for curves on manifolds
von: Preston, Simon, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Strongly Consistent Community Detection in Popularity Adjusted Block Models
von: Yuan, Quan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Locally minimax optimal confidence sets for the best model
von: Kim, Ilmun, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Fast kernel methods: Sobolev, physics-informed, and additive models
von: Doumèche, Nathan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

A network-constrain Weibull AFT model for biomarkers discovery
von: Angelini, Claudia, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Selective inference using randomized group lasso estimators for general models
von: Huang, Yiling, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Semi-Modular Inference: enhanced learning in multi-modular models by tempering the influence of components
von: Carmona, Chris U., et al.
Veröffentlicht: (2020)

The BdryMatérn GP: Reliable incorporation of boundary information on irregular domains for Gaussian process modeling
von: Ding, Liang, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Adaptive finite element type decomposition of Gaussian processes
von: Kim, Jaehoan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

A renormalization-group inspired lattice-based framework for piecewise generalized linear models
von: Chang, Joshua C.
Veröffentlicht: (2026)