Quantile function regression and variable selection for sparse models
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
This article considers linear quantile regression and variable selection for high‐dimensional data. In general, an ordinary quantile regression estimator is obtained for a single, fixed quantile level. Therefore, the estimated coefficient does not have continuity with respect to the quantile level, and hence, the behaviour of the estimator and estimated active variable set could change rapidly for different but sufficiently close quantile levels. To obtain a stable estimator for a given quantile level, this study proposes a new quantile regression method to estimate the coefficient as a function of the quantile level of interest in a given region , which is denoted quantile function regression. In quantile function regression, we approximate the coefficient function of the quantile level using a B ‐spline model, and hence, the estimated conditional quantile is continuous as it is a B ‐spline curve. To employ variable selection, a group lasso‐type sparse penalty is used to estimate a non‐zero coefficient function of the quantile level, which indicates the estimated active set that remains unchanged in . Therefore, quantile function regression can achieve global variable selection. The proposed estimator exhibits an asymptotic rate of convergence and consistency in variable selection. Simulation studies and applications to real data further reveal that the proposed method yields good performance.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle