Minimax Optimal Robust Sparse Regression with Heavy-Tailed Designs: A Gradient-Based Approach
Fuente:
arXiv
Enregistré dans:
| Auteurs principaux: | Zhou, Kaiyuan, Zhang, Xiaoyu, Zhang, Wenyang, Wang, Di |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Publié: |
2026
|
| Sujets: | |
| Accès en ligne: | |
| Tags: |
Ajouter un tag
Pas de tags, Soyez le premier à ajouter un tag!
|
Documents similaires
Robust Gradient Descent Estimation for Tensor Models under Heavy-Tailed Distributions
par: Zhang, Xiaoyu, et autres
Publié: (2024)
par: Zhang, Xiaoyu, et autres
Publié: (2024)
Scale-Invariant Robust Estimation of High-Dimensional Kronecker-Structured Matrices
par: Zhang, Xiaoyu, et autres
Publié: (2025)
par: Zhang, Xiaoyu, et autres
Publié: (2025)
High-dimensional low-rank matrix regression with unknown latent structures
par: Wang, Di, et autres
Publié: (2025)
par: Wang, Di, et autres
Publié: (2025)
Robust Bayesian Model Averaging for Linear Regression Models With Heavy-Tailed Errors
par: De, Shamriddha, et autres
Publié: (2024)
par: De, Shamriddha, et autres
Publié: (2024)
The Spurious Factor Dilemma: Robust Inference in Heavy-Tailed Elliptical Factor Models
par: Hu, Jiang, et autres
Publié: (2025)
par: Hu, Jiang, et autres
Publié: (2025)
Minimax Optimal Design with Spillover and Carryover Effects
par: Yu, Haoyang, et autres
Publié: (2025)
par: Yu, Haoyang, et autres
Publié: (2025)
Max-Linear Tail Regression
par: Chen, Liujun, et autres
Publié: (2025)
par: Chen, Liujun, et autres
Publié: (2025)
Modelling Skewed and Heavy-Tailed Errors in Bayesian Mediation Analysis
par: Li, Zongyu, et autres
Publié: (2025)
par: Li, Zongyu, et autres
Publié: (2025)
Posterior Mode Guided Dimension Reduction for Bayesian Model Averaging in Heavy-Tailed Linear Regression
par: De, Shamriddha, et autres
Publié: (2026)
par: De, Shamriddha, et autres
Publié: (2026)
Rank-Based Sparse Regression in Principal Components Space under Measurement Error
par: Feng, Long, et autres
Publié: (2026)
par: Feng, Long, et autres
Publié: (2026)
Efficient Proposal-Test-Release for Minimax Optimal Estimation
par: Shen, Tao, et autres
Publié: (2026)
par: Shen, Tao, et autres
Publié: (2026)
Heavy Tails and Predictive Ability Testing
par: Frederiksen, Jonas F., et autres
Publié: (2026)
par: Frederiksen, Jonas F., et autres
Publié: (2026)
Robust and Sparse Regression in GLM by Stochastic Optimization
par: Kawashima, Takayuki, et autres
Publié: (2018)
par: Kawashima, Takayuki, et autres
Publié: (2018)
Sparse Rank Regression for Restricted-Access Economic Data
par: Zhang, Wen, et autres
Publié: (2026)
par: Zhang, Wen, et autres
Publié: (2026)
Optimal Cross-Validation for Sparse Linear Regression
par: Cory-Wright, Ryan, et autres
Publié: (2023)
par: Cory-Wright, Ryan, et autres
Publié: (2023)
Robust Nonparametric Testing Approaches for Spatial Regression
par: Wi, Kanghyun, et autres
Publié: (2026)
par: Wi, Kanghyun, et autres
Publié: (2026)
Minimax and Bayes Optimal Adaptive Experimental Design for Treatment Choice
par: Kato, Masahiro
Publié: (2025)
par: Kato, Masahiro
Publié: (2025)
Manipulation-Robust Regression Discontinuity Designs
par: Ishihara, Takuya, et autres
Publié: (2020)
par: Ishihara, Takuya, et autres
Publié: (2020)
Differential Equation-Constrained Local Regression for Data with Sparse Design
par: Ge, Chunlei, et autres
Publié: (2025)
par: Ge, Chunlei, et autres
Publié: (2025)
Complex trend inference for high-dimensional piecewise locally stationary time series
par: Bai, Lujia, et autres
Publié: (2024)
par: Bai, Lujia, et autres
Publié: (2024)
Aggregating Dependent Signals with Heavy-Tailed Combination Tests
par: Gui, Lin, et autres
Publié: (2023)
par: Gui, Lin, et autres
Publié: (2023)
Wasserstein Regression with Empirical Measures and Density Estimation for Sparse Data
par: Zhou, Yidong, et autres
Publié: (2023)
par: Zhou, Yidong, et autres
Publié: (2023)
Minimax Signal Detection in Sparse Additive Models
par: Kotekal, Subhodh, et autres
Publié: (2023)
par: Kotekal, Subhodh, et autres
Publié: (2023)
Early and Late Buzzards: Comparing Different Approaches for Quantile-based Multiple Testing in Heavy-Tailed Wildlife Research Data
par: Baumeister, Marléne, et autres
Publié: (2024)
par: Baumeister, Marléne, et autres
Publié: (2024)
Optimal Multitask Linear Regression and Contextual Bandits under Sparse Heterogeneity
par: Huang, Xinmeng, et autres
Publié: (2023)
par: Huang, Xinmeng, et autres
Publié: (2023)
Factor and Idiosyncratic VAR Volatility Matrix Models for Heavy-Tailed High-Frequency Financial Observations
par: Shin, Minseok, et autres
Publié: (2021)
par: Shin, Minseok, et autres
Publié: (2021)
A Hybrid Framework Combining Autoregression and Common Factors for Matrix Time Series
par: Fan, Zhiyun, et autres
Publié: (2025)
par: Fan, Zhiyun, et autres
Publié: (2025)
Biomarker-Guided Adaptive Enrichment Design with Threshold Detection for Clinical Trials with Time-to-Event Outcome
par: Hua, Kaiyuan, et autres
Publié: (2024)
par: Hua, Kaiyuan, et autres
Publié: (2024)
Heavy Tail Robust Estimation and Inference for Average Treatment Effects
par: Hill, Jonathan B., et autres
Publié: (2024)
par: Hill, Jonathan B., et autres
Publié: (2024)
Robust Regression with Student's T: The Role of Degrees of Freedom
par: Ng, Amanda, et autres
Publié: (2026)
par: Ng, Amanda, et autres
Publié: (2026)
Change Point Detection for High-dimensional Linear Models: A General Tail-adaptive Approach
par: Liu, Bin, et autres
Publié: (2022)
par: Liu, Bin, et autres
Publié: (2022)
Bridging Control Variates and Regression Adjustment in A/B Testing: From Design-Based to Model-Based Frameworks
par: Zhang, Yu, et autres
Publié: (2025)
par: Zhang, Yu, et autres
Publié: (2025)
A Robust Monotonic Single-Index Model for Skewed and Heavy-Tailed Data: A Deep Neural Network Approach Applied to Periodontal Studies
par: Liu, Qingyang, et autres
Publié: (2025)
par: Liu, Qingyang, et autres
Publié: (2025)
Graph-based Square-Root Estimation for Sparse Linear Regression
par: Li, Peili, et autres
Publié: (2024)
par: Li, Peili, et autres
Publié: (2024)
On Robust Empirical Likelihood for Nonparametric Regression with Application to Regression Discontinuity Designs
par: Fang, Qin, et autres
Publié: (2025)
par: Fang, Qin, et autres
Publié: (2025)
Variational Inference for Sparse Poisson Regression
par: Kharabati, Mitra, et autres
Publié: (2023)
par: Kharabati, Mitra, et autres
Publié: (2023)
Multi-Task Learning for High-Dimensional Regression with Many Weak Instruments
par: Zhang, Di, et autres
Publié: (2025)
par: Zhang, Di, et autres
Publié: (2025)
Minimax and Bayes Optimal Best-Arm Identification
par: Kato, Masahiro
Publié: (2025)
par: Kato, Masahiro
Publié: (2025)
Improving Transportability of Regression Calibration Under the Main/External Validation Study Design
par: Li, Zexiang, et autres
Publié: (2025)
par: Li, Zexiang, et autres
Publié: (2025)
Minimax-Optimal Two-Sample Test with Sliced Wasserstein
par: Tran, Binh Thuan, et autres
Publié: (2025)
par: Tran, Binh Thuan, et autres
Publié: (2025)
Documents similaires
-
Robust Gradient Descent Estimation for Tensor Models under Heavy-Tailed Distributions
par: Zhang, Xiaoyu, et autres
Publié: (2024) -
Scale-Invariant Robust Estimation of High-Dimensional Kronecker-Structured Matrices
par: Zhang, Xiaoyu, et autres
Publié: (2025) -
High-dimensional low-rank matrix regression with unknown latent structures
par: Wang, Di, et autres
Publié: (2025) -
Robust Bayesian Model Averaging for Linear Regression Models With Heavy-Tailed Errors
par: De, Shamriddha, et autres
Publié: (2024) -
The Spurious Factor Dilemma: Robust Inference in Heavy-Tailed Elliptical Factor Models
par: Hu, Jiang, et autres
Publié: (2025)