Buchumschlag

Profiled Transfer Learning for High Dimensional Linear Model

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Lin, Ziqian, Zhao, Junlong, Wang, Fang, Wang, Hansheng
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2024
Schlagworte:	Statistics Theory Methodology
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

Debiased Inference for High-Dimensional Regression Models Based on Profile M-Estimation
von: Wang, Yi, et al.
Veröffentlicht: (2025)

A Nonparametric Maximum Likelihood Approach to Mixture of Regression
von: Jiang, Hansheng, et al.
Veröffentlicht: (2021)

Strong Oracle Guarantees for Partial Penalized Tests of High Dimensional Generalized Linear Models
von: Jacobson, Tate
Veröffentlicht: (2024)

Statistical Inference for High-Dimensional Robust Linear Regression Models via Recursive Online-Score Estimation
von: Zheng, Dian, et al.
Veröffentlicht: (2025)

High-Dimensional Covariate-Dependent Discrete Graphical Models and Dynamic Ising Models
von: Roach, Lyndsay, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Model-Agnostic and Uncertainty-Aware Dimensionality Reduction in Supervised Learning
von: Yu, Yue, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Covariance Regression with High-Dimensional Predictors
von: He, Yuheng, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Estimation and Inference in Ultrahigh Dimensional Partially Linear Single-Index Models
von: Cui, Shijie, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Testing High-Dimensional Mediation Effect with Arbitrary Exposure-Mediator Coefficients
von: Lin, Yinan, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Robust Inference for High-dimensional Linear Models with Heavy-tailed Errors via Partial Gini Covariance
von: Zhang, Yilin, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Statistical Inference on High Dimensional Gaussian Graphical Regression Models
von: Meng, Xuran, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Debiased Inverse Propensity Score Weighting for Estimation of Average Treatment Effects with High-Dimensional Confounders
von: Wang, Yuhao, et al.
Veröffentlicht: (2020)

Finite- and Large- Sample Inference for Model and Coefficients in High-dimensional Linear Regression with Repro Samples
von: Wang, Peng, et al.
Veröffentlicht: (2022)

High-Dimensional Single-Index Models: Link Estimation and Marginal Inference
von: Sawaya, Kazuma, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Variable Selection and Minimax Prediction in High-dimensional Functional Linear Model
von: Guo, Xingche, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Estimating Signal-to-Noise Ratios for Multivariate High-dimensional Linear Models
von: Hu, Xiaohan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Sufficiency-principled Transfer Learning via Model Averaging
von: Zhang, Xiyuan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Simultaneous Inference in Multiple Matrix-Variate Graphs for High-Dimensional Neural Recordings
von: Liu, Zongge, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Causal Inference with High-Dimensional Treatments
von: Kramer, Patrick, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Transfer Learning for Nonparametric Contextual Dynamic Pricing
von: Wang, Fan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Robust Max Statistics for High-Dimensional Inference
von: Liu, Mingshuo, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Efficient High-Dimensional Conditional Independence Testing
von: Banerjee, Bilol
Veröffentlicht: (2025)

Testing Separability of High-Dimensional Covariance Matrices
von: Sung, Bongjung, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Structural Effect and Spectral Enhancement of High-Dimensional Regularized Linear Discriminant Analysis
von: Zhang, Yonghan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Characterizing Finite-Dimensional Posterior Marginals in High-Dimensional GLMs via Leave-One-Out
von: Sáenz, Manuel, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Double-Estimation-Friendly Inference for High-Dimensional Measurement Error Models with Non-Sparse Adaptability
von: Cui, Shijie, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Application of Random Matrix Theory in High-Dimensional Statistics
von: Bhattacharyya, Swapnaneel, et al.
Veröffentlicht: (2024)

High Dimensional Logistic Regression Under Network Dependence
von: Mukherjee, Somabha, et al.
Veröffentlicht: (2021)

Testing Elliptical Models in High Dimensions
von: Wang, Siyao, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Structural Causal Models for Extremes: an Approach Based on Exponent Measures
von: Bai, Shuyang, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Frequency Domain Statistical Inference for High-Dimensional Time Series
von: Krampe, Jonas, et al.
Veröffentlicht: (2022)

Curse of Dimensionality in Bayesian Model Updating
von: Binbin, Li, et al.
Veröffentlicht: (2025)

A Shrinkage Likelihood Ratio Test for High-Dimensional Subgroup Analysis with a Logistic-Normal Mixture Model
von: Takeishi, Shota
Veröffentlicht: (2023)

Refined Inference for Asymptotically Linear Estimators with Non-Negligible Second-Order Remainders
von: Li, Lin
Veröffentlicht: (2026)

Functional Adaptive Double-Sparsity Estimator for Functional Linear Regression Model with Multiple Functional Covariates
von: Cao, Cheng, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Bayesian High-dimensional Linear Regression with Sparse Projection-posterior
von: Pal, Samhita, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Sparse Data-Driven Random Projection in Regression for High-Dimensional Data
von: Parzer, Roman, et al.
Veröffentlicht: (2023)

High Dimensional Bootstrap and Asymptotic Expansion for the $k$-th Largest Coordinate
von: Feng, Long
Veröffentlicht: (2026)

High-Dimensional Block Diagonal Covariance Structure Detection Using Singular Vectors
von: Bauer, Jan O.
Veröffentlicht: (2022)

Variance Inference Beyond the Sandwich for Asymptotically Linear Estimators with Second-Order Remainders
von: Li, Lin, et al.
Veröffentlicht: (2026)