Buchumschlag

High-dimensional Covariance Estimation by Pairwise Likelihood Truncation

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Casa, Alessandro, Ferrari, Davide, Huang, Zhendong
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2024
Schlagworte:	Methodology Statistics Theory
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

Confidence set for mixture order selection
von: Casa, Alessandro, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Change Point Detection in Pairwise Comparison Data with Covariates
von: Han, Yi, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Causal Inference with High-dimensional Discrete Covariates
von: Zeng, Zhenghao, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Score-Preserving Targeted Maximum Likelihood Estimation
von: Pimentel, Noel, et al.
Veröffentlicht: (2025)

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

Adaptive Long-Run Variance Thresholding for Sparse Covariance Estimation in High-Dimensional Time Series
von: Zhang, Wenhao, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Empirical Bayes Estimation and Inference via Smooth Nonparametric Maximum Likelihood
von: Kim, Taehyun, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Causal Small Area Estimation with Survey-only Covariates
von: Ito, Tsubasa, et al.
Veröffentlicht: (2026)

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

Robust Estimation of Loss Models for Truncated and Censored Severity Data
von: Poudyal, Chudamani, et al.
Veröffentlicht: (2022)

Assessing the Impact of Block Size on Block Likelihood Estimation: A Comparative Study
von: Alegría, Alfredo
Veröffentlicht: (2024)

Novel Tau-Informed Initialization for Maximum Likelihood Estimation of Copulas with Discrete Margins
von: van Es, Anna, et al.
Veröffentlicht: (2025)

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

Maximum Ideal Likelihood Estimation: A Unified Inference Framework for Latent Variable Models
von: Cai, Yizhou, et al.
Veröffentlicht: (2024)

On the Estimation of Anisotropic Covariance Functions on Compact Two-Point Homogeneous Spaces
von: Caponera, Alessia
Veröffentlicht: (2025)

Hypothesis Testing for Penalized Estimating Equations with Cross-Fitted Covariance Calibration
von: Zhou, Jing, et al.
Veröffentlicht: (2026)

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

Adaptive Targeted Maximum Likelihood Estimation of the Mean Potential Outcome under a Treatment Rule
von: Xu, Yichen, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Covariance scanning for adaptively optimal change point detection in high-dimensional linear models
von: Cho, Haeran, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Besting Good--Turing: Optimality of Non-Parametric Maximum Likelihood for Distribution Estimation
von: Han, Yanjun, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Maximum Likelihood Estimation under the Emax Model: Existence, Geometry and Efficiency
von: Aletti, Giacomo, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Estimation of High-dimensional Nonlinear Vector Autoregressive Models
von: Han, Yuefeng, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Generalized Grade-of-Membership Estimation for High-dimensional Locally Dependent Data
von: Chen, Ling, et al.
Veröffentlicht: (2024)

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

Likelihood distortion and Bayesian local robustness
von: Di Noia, Antonio, et al.
Veröffentlicht: (2024)

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

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

Likelihood confidence intervals for misspecified Cox models
von: Shao, Yongwu, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Empirical Likelihood Meets Prediction-Powered Inference
von: Wang, Guanghui, 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)

Studentising Kendall's Tau: U-Statistic Estimators and Bias Correction for a Generalised Rank Variance-Covariance framework
von: Hurley, Landon
Veröffentlicht: (2023)

Minimax-Optimal Spectral Clustering with Covariance Projection for High-Dimensional Anisotropic Mixtures
von: Huang, Chengzhu, et al.
Veröffentlicht: (2025)

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

On Efficient and Scalable Computation of the Nonparametric Maximum Likelihood Estimator in Mixture Models
von: Zhang, Yangjing, et al.
Veröffentlicht: (2022)

Optimal Treatment Rules under Missing Predictive Covariates: A Covariate-Balancing Doubly Robust Approach
von: Zhang, Yue, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Valid Bayesian Inference based on Variance Weighted Projection for High-Dimensional Logistic Regression with Binary Covariates
von: Ojha, Abhishek, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Likelihood ratio tests in random graph models with increasing dimensions
von: Yan, Ting, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Empirical Likelihood Inference for Sen and Sen--Shorrocks--Thon Indices
von: N, Sreelakshmi, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Quasi-maximum Likelihood Inference for Linear Double Autoregressive Models
von: Liu, Hua, et al.
Veröffentlicht: (2020)

Statistical Inference for Random Unknowns via Modifications of Extended Likelihood
von: Lee, Hangbin, et al.
Veröffentlicht: (2023)