Buchumschlag

Bernstein-von Mises Theorem for Sparse Generalized Linear Model

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Li, Hanqing, Lu, Xuewen
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2026
Schlagworte:	Statistics Theory Methodology 62G20, 62F15 (Primary) 62J12 (Secondary)
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

A Bayesian approach to functional regression: theory and computation
von: Berrendero, José R., et al.
Veröffentlicht: (2023)

Online Bernstein-von Mises theorem
von: Lee, Jeyong, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Subspace decompositions for association structure learning in multivariate categorical response regression
von: Zhao, Hongru, et al.
Veröffentlicht: (2024)

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

Eigenstructure inference for high-dimensional covariance with generalized shrinkage inverse-Wishart prior
von: Kim, Seongmin, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Predictive Inference via Kernel Density Estimates
von: Hilbert, Torey
Veröffentlicht: (2026)

Assessment of the quality of a prediction
von: Sewell, Roger
Veröffentlicht: (2024)

Sparse maximum likelihood estimation for regression models
von: Tsao, Min
Veröffentlicht: (2024)

Bayesian Joint Modeling of Interrater and Intrarater Reliability with Multilevel Data
von: Hawila, Nour, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Higher-Order Efficient Estimators: A Review and Simulation-Based Benchmark Study
von: Wang, Zeyi, et al.
Veröffentlicht: (2026)

A General Bayesian Nonparametric Approach for Estimating Population-Level and Conditional Causal Effects
von: Hur, Yongseok, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Unifying and Generalizing Methods for Removing Unwanted Variation Based on Negative Controls
von: Gerard, David, et al.
Veröffentlicht: (2017)

Two-Step Mixed-Type Multivariate Bayesian Sparse Variable Selection with Shrinkage Priors
von: Wang, Shao-Hsuan, et al.
Veröffentlicht: (2022)

Semi-parametric Bernstein-von Mises in Linear Inverse Problems
von: Magra, Adel, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Symmetrisation of a class of two-sample tests by mutually considering depth ranks including functional spaces
von: Gnettner, Felix, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Simultaneous Detection and Localization of Mean and Covariance Changes in High Dimensions
von: Cui, Junfeng, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Bayesian measures of leverage and influence
von: Plummer, Martyn
Veröffentlicht: (2025)

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

Unit-Weibull Autoregressive Moving Average Models
von: Pumi, Guilherme, et al.
Veröffentlicht: (2022)

A Matsuoka-Based GARMA Model for Hydrological Forecasting: Theory, Estimation, and Applications
von: Pumi, Guilherme, et al.
Veröffentlicht: (2025)

A Novel Multiple Imputation Approach For Parameter Estimation in Observation-Driven Time Series Models With Missing Data
von: Pumi, Guilherme, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Online Generalized Method of Moments for Time Series
von: Leung, Man Fung, et al.
Veröffentlicht: (2025)

The Bernstein-von Mises theorem for Bayesian one-pass online learning
von: Lee, Jeyong, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Bootstrapping Estimators based on the Block Maxima Method
von: Bücher, Axel, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Unbiased estimation and asymptotically valid inference in multivariable Mendelian randomization with many weak instrumental variables
von: Yang, Yihe, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Bootstrapping not under the null?
von: Derumigny, Alexis, et al.
Veröffentlicht: (2025)

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

Bayesian Analysis of Spiked Covariance Models: Correcting Eigenvalue Bias and Determining the Number of Spikes
von: Lee, Kwangmin, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Sparse Anomaly Detection Across Referentials: A Rank-Based Higher Criticism Approach
von: Stoepker, Ivo V., et al.
Veröffentlicht: (2023)

Principles of Statistical Inference in Online Problems
von: Leung, Man Fung, et al.
Veröffentlicht: (2022)

Inference in pseudo-observation-based regression using (biased) covariance estimation and naive bootstrapping
von: Mack, Simon, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Subsample-Based Estimation under Dynamic Contamination
von: Yang, Yukai, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Confidence intervals for causal effects in sequential decision making
von: Vovk, Vladimir, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Conditional validity and a fast approximation formula of full conformal prediction sets
von: Amann, Nicolai
Veröffentlicht: (2025)

Species Distribution Modeling with Expert Elicitation and Bayesian Calibration
von: Kaurila, Karel, et al.
Veröffentlicht: (2022)

Bayesian Calibration and Uncertainty Quantification for a Large Nutrient Load Impact Model
von: Kaurila, Karel, et al.
Veröffentlicht: (2024)

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

From Tail Universality to Bernstein-von Mises: A Unified Statistical Theory of Semi-Implicit Variational Inference
von: Plummer, Sean
Veröffentlicht: (2025)

A penalized online sequential test of heterogeneous treatment effects for generalized linear models
von: Fang, Zhiqing, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Model selection by cross-validation in an expectile linear regression
von: Bousselmi, Bilel, et al.
Veröffentlicht: (2026)