关于 $\Theta$-估计量的有限样本分析
统计理论
2016-10-11 v3 统计理论
摘要
在大规模现代数据分析中，一阶优化方法通常受青睐用于在高维中获得稀疏估计量。本文对以此方式定义的一类基于迭代阈值的估计量进行理论分析。构建了预言不等式(Oracle inequalities)以展示此类估计量在新型正则性条件下近乎极小极大速率最优性。此外，发现迭代序列能够以几何级数快的速度在最佳统计精度内逼近统计真值。我们的结果还揭示了凸与非凸类型收缩带来的不同益处。
引用
@article{arxiv.1512.03987,
title = {On the Finite-Sample Analysis of $\Theta$-estimators},
author = {Yiyuan She},
journal= {arXiv preprint arXiv:1512.03987},
year = {2016}
}