Copertina

Functional Liu Regression for Scalar-on-Functional Models in High-Dimensional Settings

Fuente: arXiv

Salvato in:

Dettagli Bibliografici
Autori principali:	Ashraf, Shaista, Becker, Stephen, Javed, Farrukh, Shah, Ismail
Natura:	Preprint
Pubblicazione:	2026
Soggetti:	Other Statistics Computation 62R10 (Primary) 62J07 (Secondary)
Accesso online:	Acceder al recurso
Tags:	Aggiungi Tag Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!

Documenti analoghi

Multivariate Functional Linear Discriminant Analysis for the Classification of Short Time Series with Missing Data
di: Bordoloi, Rahul, et al.
Pubblicazione: (2024)

Pathological Regularization Regimes in Classification Tasks
di: Wiesmann, Maximilian, et al.
Pubblicazione: (2024)

Partition-Based Functional Ridge Regression for High-Dimensional Data
di: Ashraf, Shaista, et al.
Pubblicazione: (2026)

Poisson Regression in one Covariate on Massive Data
di: Reuter, Torsten, et al.
Pubblicazione: (2024)

Asymptotic Distribution of Low-Dimensional Patterns Induced by Non-Differentiable Regularizers under General Loss Functions
di: Hejný, Ivan, et al.
Pubblicazione: (2025)

Efficient Inference on High-Dimensional Linear Models with Missing Outcomes
di: Zhang, Yikun, et al.
Pubblicazione: (2023)

D-optimal Subsampling Design for Massive Data Linear Regression
di: Glemser, Torsten, et al.
Pubblicazione: (2023)

Pattern recovery by SLOPE
di: Bogdan, Małgorzata, et al.
Pubblicazione: (2022)

Improving variable selection properties with data integration and transfer learning
di: Rognon-Vael, Paul, et al.
Pubblicazione: (2025)

Composite Lp-quantile regression, near quantile regression and the oracle model selection theory
di: Mou, Fuming Lin WEilin
Pubblicazione: (2025)

Bayesian Additive Regression Trees (BART) in Food Authenticity: A Classification Approach to Food Fraud Detection
di: Zhu, Mengxiang, et al.
Pubblicazione: (2025)

Sparse factor models of high dimension
di: Poignard, Benjamin, et al.
Pubblicazione: (2023)

Air-HOLP: Adaptive Regularized Feature Screening for High Dimensional Correlated Data
di: Joudah, Ibrahim, et al.
Pubblicazione: (2024)

The Influence Function of Penalized Regression Estimators
di: Öllerer, Viktoria, et al.
Pubblicazione: (2015)

Low-Rank and Sparse Drift Estimation for High-Dimensional Lévy-Driven Ornstein--Uhlenbeck Processes
di: Palaisti, Marina
Pubblicazione: (2026)

Infinite-Dimensional Spherical Kernel ridge Regression
di: Matteo, Beatrice, et al.
Pubblicazione: (2026)

A method for sparse and robust independent component analysis
di: Heinonen, Lauri, et al.
Pubblicazione: (2025)

Identification-Robust Testing in Endogenous Functional Linear Regression with Weak or Irrelevant Auxiliary Variables
di: Seo, Won-Ki
Pubblicazione: (2026)

Implicit vs. explicit regularization for high-dimensional gradient descent
di: Stark, Thomas, et al.
Pubblicazione: (2025)

Tuning free Catoni type joint robust estimation
di: Li, Xiang, et al.
Pubblicazione: (2025)

Strong consistency of the local linear estimator for a generalized regression function with dependent functional data
di: Matsuoka, Danilo Hiroshi, et al.
Pubblicazione: (2026)

Teaching Longitudinal Linear Mixed Models End-to-End: A Reproducible Case Study in Mouse Body-Weight Growth
di: Adetunji, Sunday A.
Pubblicazione: (2025)

A New Formula for Faster Computation of the K-Fold Cross-Validation and Good Regularisation Parameter Values in Ridge Regression
di: Liland, Kristian Hovde, et al.
Pubblicazione: (2022)

Regularized least squares learning with heavy-tailed noise is minimax optimal
di: Mollenhauer, Mattes, et al.
Pubblicazione: (2025)

A stochastic method to estimate a zero-inflated two-part mixed model for human microbiome data
di: Barrera, John, et al.
Pubblicazione: (2025)

A two-way heterogeneity model for dynamic networks
di: Jiang, Binyan, et al.
Pubblicazione: (2023)

An exploration of sequential Bayesian variable selection -- A comment on García-Donato et al. (2025). "Model uncertainty and missing data: An objective Bayesian perspective"
di: Arnold, Sebastian, et al.
Pubblicazione: (2025)

Finite sample expansions and risk bounds in high-dimensional SLS models
di: Spokoiny, Vladimir
Pubblicazione: (2024)

Optimal break tests for large linear time series models
di: Gupta, Abhimanyu, et al.
Pubblicazione: (2025)

Fast Mixing of Data Augmentation Algorithms: Bayesian Probit, Logit, and Lasso Regression
di: Lee, Holden, et al.
Pubblicazione: (2024)

Markov Combinations of Discrete Statistical Models
di: Marigliano, Orlando, et al.
Pubblicazione: (2025)

Semi-supervised linear regression with missing covariates
di: Risebrow, Benedict M., et al.
Pubblicazione: (2026)

Equality between two general ridge estimators and equivalence of their residual sums of squares
di: Mukasa, Hirai, et al.
Pubblicazione: (2024)

Exclusivity Classes and Partitions of Loss Functions
di: Halkiewicz, Stanisław M. S.
Pubblicazione: (2025)

Assessment of the quality of a prediction
di: Sewell, Roger
Pubblicazione: (2024)

Optimal shrinkage estimation in heteroscedastic hierarchical linear models
di: Kou, Samuel, et al.
Pubblicazione: (2015)

A Conversation with A. Philip Dawid
di: Vovk, Vladimir, et al.
Pubblicazione: (2023)

Simultaneous Heterogeneity and Reduced-rank Learning for Multivariate Response Regression
di: Wu, Jie, et al.
Pubblicazione: (2025)

An Easily Tunable Approach to Robust and Sparse High-Dimensional Linear Regression
di: Sasai, Takeyuki, et al.
Pubblicazione: (2025)

Kernel Stein Discrepancy on Lie Groups: Theory and Applications
di: Qu, Xiaoda, et al.
Pubblicazione: (2023)