Shape-restricted transfer learning analysis for generalized linear regression model
Fuente:
arXiv
Enregistré dans:
| Auteurs principaux: | Li, Pengfei, Yu, Tao, Chen, Chixiang, Qin, Jing |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Publié: |
2024
|
| Sujets: | |
| Accès en ligne: | |
| Tags: |
Ajouter un tag
Pas de tags, Soyez le premier à ajouter un tag!
|
Documents similaires
Valid and efficient possibilistic structure learning in Gaussian linear regression
par: Martin, Ryan, et autres
Publié: (2025)
par: Martin, Ryan, et autres
Publié: (2025)
Augmented transfer regression learning for completely missing covariates
par: Zhao, Huali, et autres
Publié: (2026)
par: Zhao, Huali, et autres
Publié: (2026)
Optimal Confidence Bands for Shape-restricted Regression in Multidimensions
par: Ashley, et autres
Publié: (2024)
par: Ashley, et autres
Publié: (2024)
Detection and inference of changes in high-dimensional linear regression with non-sparse structures
par: Cho, Haeran, et autres
Publié: (2024)
par: Cho, Haeran, et autres
Publié: (2024)
Inference in generalized linear models with robustness to misspecified variances
par: De Santis, Riccardo, et autres
Publié: (2022)
par: De Santis, Riccardo, et autres
Publié: (2022)
Efficient estimation and data fusion under general semiparametric restrictions on outcome mean functions
par: Li, Harrison H.
Publié: (2024)
par: Li, Harrison H.
Publié: (2024)
Valid F-screening in linear regression
par: McGough, Olivia, et autres
Publié: (2025)
par: McGough, Olivia, et autres
Publié: (2025)
Restricted maximum likelihood estimation in generalized linear mixed models
par: Maestrini, Luca, et autres
Publié: (2024)
par: Maestrini, Luca, et autres
Publié: (2024)
Empirical Bayes inference in sparse high-dimensional generalized linear models
par: Tang, Yiqi, et autres
Publié: (2023)
par: Tang, Yiqi, et autres
Publié: (2023)
From Isotonic to Lipschitz Regression: A New Interpolative Perspective on Shape-restricted Estimation
par: Takatsu, Kenta, et autres
Publié: (2023)
par: Takatsu, Kenta, et autres
Publié: (2023)
Regularized zero-inflated Bernoulli regression model
par: Ndoye, Mouhamed, et autres
Publié: (2025)
par: Ndoye, Mouhamed, et autres
Publié: (2025)
Bootstrap inference for linear regression between variables that are never jointly observed: application in in vivo experiments
par: Arsenteva, Polina, et autres
Publié: (2024)
par: Arsenteva, Polina, et autres
Publié: (2024)
Design-based finite-sample analysis for regression adjustment
par: Song, Dogyoon
Publié: (2025)
par: Song, Dogyoon
Publié: (2025)
A multivariate spatial regression model using signatures
par: Frévent, Camille, et autres
Publié: (2024)
par: Frévent, Camille, et autres
Publié: (2024)
Bayesian change-plane regression
par: Ohnishi, Yuki, et autres
Publié: (2026)
par: Ohnishi, Yuki, et autres
Publié: (2026)
Necessary and sufficient conditions for posterior propriety for generalized linear mixed models
par: Rao, Yalin, et autres
Publié: (2023)
par: Rao, Yalin, et autres
Publié: (2023)
A closed form solution for Bayesian analysis of a simple linear mixed model
par: Vinje, Hilde, et autres
Publié: (2026)
par: Vinje, Hilde, et autres
Publié: (2026)
Improved confidence intervals for nonlinear mixed-effects and nonparametric regression models
par: Zheng, Nan, et autres
Publié: (2024)
par: Zheng, Nan, et autres
Publié: (2024)
Minimax optimal adaptive structured transfer learning through semi-parametric domain-varying coefficient model
par: Chen, Hanxiao, et autres
Publié: (2026)
par: Chen, Hanxiao, et autres
Publié: (2026)
Deep neural expected shortfall regression with tail-robustness
par: Yu, Myeonghun, et autres
Publié: (2025)
par: Yu, Myeonghun, et autres
Publié: (2025)
Multi-resolution subsampling for large-scale linear classification
par: Chen, Haolin, et autres
Publié: (2024)
par: Chen, Haolin, et autres
Publié: (2024)
Uniform inference in linear mixed models
par: Ekvall, Karl Oskar, et autres
Publié: (2025)
par: Ekvall, Karl Oskar, et autres
Publié: (2025)
Bayesian analysis of regression discontinuity designs with heterogeneous treatment effects
par: Tao, Kevin, et autres
Publié: (2025)
par: Tao, Kevin, et autres
Publié: (2025)
Capturing heterogeneous time-variation in covariate effects in non-proportional hazard regression models
par: Hagemann, Niklas, et autres
Publié: (2025)
par: Hagemann, Niklas, et autres
Publié: (2025)
Fitting sparse high-dimensional varying-coefficient models with Bayesian regression tree ensembles
par: Ghosh, Soham, et autres
Publié: (2025)
par: Ghosh, Soham, et autres
Publié: (2025)
A goodness-of-fit test for the logistic propensity score model under nonignorable missing data
par: Cheng, Manli, et autres
Publié: (2026)
par: Cheng, Manli, et autres
Publié: (2026)
Optimal Cox regression under federated differential privacy: coefficients and cumulative hazards
par: Hung, Elly K. H., et autres
Publié: (2025)
par: Hung, Elly K. H., et autres
Publié: (2025)
Covariance scanning for adaptively optimal change point detection in high-dimensional linear models
par: Cho, Haeran, et autres
Publié: (2025)
par: Cho, Haeran, et autres
Publié: (2025)
A renormalization-group inspired lattice-based framework for piecewise generalized linear models
par: Chang, Joshua C.
Publié: (2026)
par: Chang, Joshua C.
Publié: (2026)
Controlling the false discovery rate in high-dimensional linear models using model-X knockoffs and $p$-values
par: Chang, Jinyuan, et autres
Publié: (2025)
par: Chang, Jinyuan, et autres
Publié: (2025)
Asymmetric GARCH modelling without moment conditions
par: Tao, Yuxin, et autres
Publié: (2024)
par: Tao, Yuxin, et autres
Publié: (2024)
A generalized Bayesian approach for high-dimensional robust regression with serially correlated errors and predictors
par: Chakraborty, Saptarshi, et autres
Publié: (2024)
par: Chakraborty, Saptarshi, et autres
Publié: (2024)
Optimal heteroskedasticity testing in nonparametric regression
par: Kotekal, Subhodh, et autres
Publié: (2023)
par: Kotekal, Subhodh, et autres
Publié: (2023)
Testing for changes in the error distribution in functional linear models
par: Neumeyer, Natalie, et autres
Publié: (2024)
par: Neumeyer, Natalie, et autres
Publié: (2024)
Robust variable selection for partially linear additive models
par: Boente, Graciela, et autres
Publié: (2024)
par: Boente, Graciela, et autres
Publié: (2024)
Adversarial learning for nonparametric regression: Minimax rate and adaptive estimation
par: Peng, Jingfu, et autres
Publié: (2025)
par: Peng, Jingfu, et autres
Publié: (2025)
Dimension-free bounds in high-dimensional linear regression via error-in-operator approach
par: Noskov, Fedor, et autres
Publié: (2025)
par: Noskov, Fedor, et autres
Publié: (2025)
Nonparametric quantile regression for spatio-temporal processes
par: Deb, Soudeep, et autres
Publié: (2024)
par: Deb, Soudeep, et autres
Publié: (2024)
Asymptotically-exact selective inference for quantile regression
par: Wang, Yumeng, et autres
Publié: (2024)
par: Wang, Yumeng, et autres
Publié: (2024)
High-dimensional regression with a count response
par: Zilberman, Or, et autres
Publié: (2024)
par: Zilberman, Or, et autres
Publié: (2024)
Documents similaires
-
Valid and efficient possibilistic structure learning in Gaussian linear regression
par: Martin, Ryan, et autres
Publié: (2025) -
Augmented transfer regression learning for completely missing covariates
par: Zhao, Huali, et autres
Publié: (2026) -
Optimal Confidence Bands for Shape-restricted Regression in Multidimensions
par: Ashley, et autres
Publié: (2024) -
Detection and inference of changes in high-dimensional linear regression with non-sparse structures
par: Cho, Haeran, et autres
Publié: (2024) -
Inference in generalized linear models with robustness to misspecified variances
par: De Santis, Riccardo, et autres
Publié: (2022)