Sparse statistical approach for multivariate modelling
多元建模的稀疏统计方法
基本信息
- 批准号:22K13377
- 负责人:
- 金额:$ 2.83万
- 依托单位:
- 依托单位国家:日本
- 项目类别:Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
- 财政年份:2022
- 资助国家:日本
- 起止时间:2022-04-01 至 2025-03-31
- 项目状态:未结题
- 来源:
- 关键词:
项目摘要
The research focused on the sparse modelling of multivariate models and the development of parsimonious statistical methods. The sparse modelling aimed to improve the prediction accuracy and the precision of the estimators. The main part of the research was devoted to the derivation of the theoretical properties of such sparse techniques (mainly large sample analysis) and to the assessment of the empirical performances of illustrate the relevance of the sparse modelling. We could develop fast solving algorithms and showed that the sparse approach provides good theoretical properties. We could model high-dimensional random vectors and fix the curse of dimensionality.
研究重点是多元模型的稀疏建模和简约统计方法的开发。稀疏建模旨在提高预测精度和估计器的精度。研究的主要部分致力于推导此类稀疏技术的理论特性(主要是大样本分析),并评估说明稀疏建模相关性的经验性能。我们可以开发快速求解算法,并表明稀疏方法提供了良好的理论特性。我们可以对高维随机向量进行建模并解决维数灾难。
项目成果
期刊论文数量(5)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Sparse M-estimator in semi-parametric copula models
半参数 copula 模型中的稀疏 M 估计器
- DOI:
- 发表时间:2022
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:Poignard Benjamin;Asai Manabu;Benjamin Poignard;Benjamin Poignard
- 通讯作者:Benjamin Poignard
Sparse factor models of high dimension
高维稀疏因子模型
- DOI:
- 发表时间:2022
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:Poignard Benjamin;Asai Manabu;Benjamin Poignard
- 通讯作者:Benjamin Poignard
Estimation of high-dimensional vector autoregression via sparse precision matrix
通过稀疏精度矩阵估计高维向量自回归
- DOI:10.1093/ectj/utad003
- 发表时间:2023
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:Poignard Benjamin;Asai Manabu
- 通讯作者:Asai Manabu
Asymptotic theory of sparse factor models in high-dimension
高维稀疏因子模型的渐近理论
- DOI:
- 发表时间:2022
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:Poignard Benjamin;Asai Manabu;Benjamin Poignard;Benjamin Poignard;Benjamin Poignard
- 通讯作者:Benjamin Poignard
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POIGNARD BENJAMIN其他文献
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