设计矩阵正交时 SLOPE 的模式恢复与信号去噪
统计理论
2022-06-17 v2 统计理论
摘要
排序 惩罚估计量（SLOPE）是一种相对较新的用于拟合高维回归模型的凸正则化方法。SLOPE 通过将某些回归系数估计完全收缩为零，或将某些非零系数估计的绝对值等同，来降低模型维度。这可用于识别真实回归系数中某些相等的情况。在本文中，我们将引入 SLOPE 模式，即真实回归系数之间可由 SLOPE 识别的关系集合。我们还将给出关于 SLOPE 估计量强一致性以及设计矩阵正交时 SLOPE 模式恢复强一致性的新结果，并在高频信号去噪背景下阐明 SLOPE 聚类的优势。
引用
@article{arxiv.2202.08573,
title = {Pattern recovery and signal denoising by SLOPE when the design matrix is orthogonal},
author = {Tomasz Skalski and Piotr Graczyk and Bartosz Kołodziejek and Maciej Wilczyński},
journal= {arXiv preprint arXiv:2202.08573},
year = {2022}
}
备注
20 pages, 4 figures, 1 table